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AI智能電話銷售機(jī)器人源碼搭建部署系統(tǒng)電話機(jī)器人源碼

POST TIME:2021-07-11 23:00

一般智能語音助理或語音機(jī)器人工作原理大致如下:
 
第一階段:
語音到文本的過程。信號源→設(shè)備(捕獲音頻輸入)→增強(qiáng)音頻輸入→檢測語音→轉(zhuǎn)換為其他形式(如文本)
 
第二階段:
響應(yīng)過程。處理文本(如用NLP處理文本,識別意圖)→操作響應(yīng)。
 
 
在檢測語音過程中,就包括分辨是否為語音信號,該過程會通過指定的頻率對模擬信號進(jìn)行采樣,將模擬聲波轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。這一過程很重要,是否成功地識別語音。如果生成數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)都是錯誤的,那么后期的處理響應(yīng)那肯定是錯的。這也是影響智能語音助理或語音機(jī)器人識別率的重要因素。
 
在這個過程,用于語音處理的技術(shù)是語音活性檢測 (Voice activity detection,VAD),目的是檢測語音信號是否存在。 VAD技術(shù)主要用于語音編碼和語音識別。它可以簡化語音處理,也可用于在音頻會話期間去除非語音片段:可以在IP電話應(yīng)用中避免對靜音數(shù)據(jù)包的編碼和傳輸,節(jié)省計算時間和帶寬。
 
文本將與大家分享VAD技術(shù),首先講兩個概念:
信噪比(縮寫為SNR或S / N)是科學(xué)和工程中使用的一種度量,它將所需信號的電平與背景噪聲電平進(jìn)行比較。
SNR定義為信號功率與噪聲功率之比,通常以分貝表示。比率高于1:1(大于0 dB)表示信號多于噪聲。
窗口,研究信號源,我們將其分成滑動窗口或僅窗口。
 
編輯
 
能量檢測器
 
能量檢測器對于高SNR信號是有效的,但是當(dāng)SNR下降直到它在1以下變得無效時失去效率。它也不能將語音與諸如沖擊噪聲(將筆放在桌子上),打字,空調(diào)或任何噪聲之類的噪聲區(qū)分開來。比人聲更響亮或更響亮。
 
波形和頻譜分析
 
在波形和頻譜分析中,語音活動檢測利用語音的已知特征。在該方法中應(yīng)用VAD比基于能量的解決方案更加計算密集,但是能夠更好地檢測非平穩(wěn)噪聲和低SNR場景中的噪聲。
 
對于濁音音素,聲帶的振動產(chǎn)生諧波豐富的聲音,具有50到250 Hz之間的明顯音調(diào)。所有元音,但也有一些輔音,表現(xiàn)出這種諧波結(jié)構(gòu),因此是語音的特征。代表諧波結(jié)構(gòu)的特征是語音的可靠指標(biāo)。然而,單獨使用基于諧度或基于音調(diào)的特征不能預(yù)期無聲語音部分(例如一些摩擦音)被檢測到。此外,音樂或其他諧波噪聲分量可能被誤解為語音。
 
總的來說,對信號的倒譜的分析可以揭示信號能量的來源。
 
同樣的,基于該共振峰結(jié)構(gòu),也是語音識別系統(tǒng)的重要特征。人類聲道中的可變腔允許揚聲器形成不同的音素。強(qiáng)調(diào)諧振(或共振峰)頻率,導(dǎo)致頻譜包絡(luò)的特征形狀。
 
平滑很重要,在一個對話中,一個人只有50%的時間在說話,并且存在大量非活動幀。諸如[p] [t] [k] [b]之類的音是靜音,并且靜音部分可能不會被算法識別為語音,這將影響自動語音識別系統(tǒng)的性能。
 
解決方案如下:
 
要被視為語音,必須至少有3個連續(xù)的窗口標(biāo)記語音(192ms)。它可以防止短暫的噪音被視為語音。
 
要被認(rèn)為是沉默,必須至少連續(xù)3個窗口標(biāo)記為靜音。它可以防止過多的語音切入影響語音節(jié)奏。
 
如果窗口被認(rèn)為是語音,則前3個窗口和3個窗口被認(rèn)為是語音。它可以防止在句子開頭和結(jié)尾丟失信息。
 
基于統(tǒng)計分析
 
MFCC,F(xiàn)BANK,PLP是最常用的語音識別功能。有數(shù)學(xué)運算的連接,旨在通過保持最相關(guān)的數(shù)據(jù)來減少和壓縮信息的數(shù)量。
 
在“信號源→設(shè)備(捕獲音頻輸入)→增強(qiáng)音頻輸入→檢測語音”過程中,語音成功采樣識別為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù),是后期語言處理的前提,在檢測中文面臨更大挑戰(zhàn),斷句、語氣、語調(diào)等因素直接影響識別率。
 
因此,語音活性檢測會影響電話機(jī)器人的識別率。


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