一种工业缝纫机的语音助手装置
技术领域
本发明涉及缝纫机技术领域，具体涉及一种工业缝纫机的语音助手装置。
背景技术
工业缝纫机是指适用于缝纫工厂或其他工业部门中大量生产用的缝制工件的缝纫机，一般采用电动机作为动力源。目前，随着科技的发展工业缝纫机也逐步走向智能化，公知的工业缝纫机还不具有语音交互功能。工业缝纫机各项功能的介绍、相关功能控制参数的调节、出现故障的原因及维修方法等缝纫机相关知识及操作的获取完全依靠使用说明书或者网络。因此，操作工人或者维修工人获取上述信息不够直观，不够便利，有些文字描述甚至比较难以理解，提高了工业缝纫机的操作及维修难度。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种工业缝纫机的语音助手装置。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种工业缝纫机的语音助手装置，该语音助手装置包括：语音采集模块、语音分析模块、语音指令生成模块、缝纫机控制器和语音指令播报模块；所述语音采集模块，用于采集用户的语音信息；所述语音分析模块，用于对采集的语音信息进行语音特征分析，并将得到的语音特征信息发送至所述语音指令生成模块；所述语音指令生成模块，用于根据接收到的语音特征信息与预存储的标准语音指令的语音特征信息进行比对，识别语音指令，并将识别出的语音指令发送至所述缝纫机控制器；所述缝纫机控制器，用于根据接收到的语音指令控制工业缝纫机中电机的工作状态，还用于将接收到的语音指令发送至所述语音指令播报模块，由所述语音指令播报模块对接收到的语音指令进行播报。
优选地，所述语音采集模块为声学传感器。
优选地，所述语音指令播报模块为扩音器。
优选地，该语音助手装置还包括与所述语音指令生成模块连接的语音指令数据库，所述语音指令数据库用于存储标准语音指令的语音特征信息。
本发明的有益效果为：
与现有技术相比，本发明通过对采集的语音信息进行处理，以提取相应的语音特征信息，并与语音指令预存的标准语音指令进行匹配，进而输出语音指令至所述缝纫机控制器，实现了对工业缝纫机中电机的工作状态的调节。该语音助手装置实现了对工业缝纫机的智能化控制，大大降低了工业缝纫机的操作难度。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例一种工业缝纫机的语音助手装置的原理图；
图2是本发明实施例中语音分析模块的框架结构图。
附图标记：语音采集模块10；语音分析模块20；语音指令生成模块30；缝纫机控制器40；语音指令播报模块50；语音指令数据库60；检测单元21；降噪单元22；特征分析单元23。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，其示出了一种工业缝纫机的语音助手装置，该语音助手装置包括：语音采集模块10、语音分析模块20、语音指令生成模块30、缝纫机控制器40和语音指令播报模块50；所述语音采集模块10，用于采集用户的语音信息；所述语音分析模块20，用于对采集的语音信息进行语音特征分析，并将得到的语音特征信息发送至所述语音指令生成模块30；所述语音指令生成模块30，用于根据接收到的语音特征信息与预存储的标准语音指令的语音特征信息进行比对，识别语音指令，并将识别出的语音指令发送至所述缝纫机控制器40；所述缝纫机控制器40，用于根据接收到的语音指令控制工业缝纫机中电机的工作状态，还用于将接收到的语音指令发送至所述语音指令播报模块，由所述语音指令播报模块对接收到的语音指令进行播报。
优选地，所述语音采集模块10为声学传感器。
优选地，所述语音指令播报模块50为扩音器。
优选地，该语音助手装置还包括与所述语音指令生成模块连接的语音指令数据库60，所述语音指令数据库60用于存储标准语音指令的语音特征信息。
与现有技术相比，本发明通过对采集的语音信息进行处理，以提取相应的语音特征信息，并与语音指令预存的标准语音指令进行匹配，进而输出语音指令至所述缝纫机控制器，实现了对工业缝纫机中电机的工作状态的调节。该语音助手装置实现了对工业缝纫机的智能化控制，大大降低了工业缝纫机的操作难度。
优选地，所述语音分析模块20包括检测单元21、降噪单元和22特征分析单元23；所述检测单元21，用于对采集的语音信息进行语音检测，以获取语音帧片段；所述降噪单元22，用于对得到的语音帧片段进行降噪处理；所述特征分析单元23，用于对降噪后的语音帧片段进行分析，提取相应的语音特征信息。
优选地，所述的对采集的语音信息进行语音检测，以获取语音帧片段，其实现过程是：
(1)对采集的语音信息进行分帧、加窗处理；
(2)对分帧、加窗后得到的每一帧数据进行快速傅里叶变换，以获取每一帧数据对应的振幅频谱、相位谱和噪声的频谱估计值；
(3)基于得到的每一帧数据对应的振幅频谱、相位谱和噪声的频谱估计值，计算每一帧数据的Delta值，根据得到的Delta值判断各个帧是否为语音帧，具体判断方法是：
若Delta(m)＜λ,则第m帧为噪声帧，若Delta(m)≥λ,则第m帧为语音帧，其中λ为设定的阈值，遍历所有帧，然后将属于语音帧的帧数据进行去窗、叠加和快速傅里叶逆变换，即可得到时域里的语音帧片段；
其中，Delta值的计算公式为：
式中，Delta(m)为第m帧的Delta值，m＝1,2,…,M，M为帧个数；Y(m,k)为第m帧的振幅频谱，D(m,k)为噪声频谱估计值，k表示第k个频点，其满足k＝1,2,…,K。
有益效果：上述实施例中将采集的语音信息进行分帧、加窗和傅里叶变换后，根据得到的各个帧数据对应的振幅频谱、相位谱和噪声频谱估计值，求出各个帧的Delta值，然后将得到的Delta值与预设的阈值进行比较，进而完成对当前帧是否属于语音帧的判断，在求解Delta值不仅考虑了当前帧的振幅频谱和噪声频谱估计值的影响，而且能够根据各个帧的振幅频谱和噪声频谱估计值实现对各个帧是否属于语音帧的自适应判断，提高了该语音检测单元21的鲁棒性，降低了后续语音降噪和特征提取的复杂度。
在一个是实施例中，各个帧的噪声频谱估计值可通过下述过程估算得到：
(1)基于分帧、加窗、傅里叶变换后的语音信息，根据前十帧数据获取噪声频谱的初始估计值；
(2)利用下方的分段函数对噪声频谱估计值进行更新：
式中，D(m,k)为第m帧的噪声频谱估计值，Y(m,k)为第m帧的振幅频谱，D0为噪声频谱的初始估计值，D(m-1,k)为第(m-1)帧的噪声频谱估计值，α1为平滑因子，其取值范围是：case A表示当前帧为噪声帧，case B表示当前帧为语音帧。
有益效果：通常一段语音信号的前十帧只包含噪声帧，利用前十帧数据得到噪声频谱的初始估计值，然后基于得到噪声频谱的初始估计值、当前帧以及其上一帧的振幅频谱对当前帧的噪声频谱估计值进行更新，得到更新后的各个帧的噪声频谱估计值，该算法能够自适应的实现对各个帧的噪声频谱估计值的更新，提高了后续对语音帧检测的鲁棒性，有利于对语音帧片段的准确检测。
优选地，所述的对得到的语音帧片段进行降噪处理，具体是：
(1)对所述语音帧片段进行分帧、加窗和傅里叶逆变换，获取相应帧的振幅频谱、功率谱、噪声频谱估计值和噪声功率谱；
(2)基于得到的每一帧的振幅频谱、功率谱、噪声频谱估计值和噪声功率谱，计算每一帧的噪声抑制增益因子，其中第n帧噪声抑制增益因子的计算公式为：
式中，G(n)为第n帧的噪声抑制增益因子，Y(n,k)为第n帧的振幅频谱，D(n,k)为第n帧的噪声频谱估计值，PY(n,k)为第n帧的功率谱，PD(n,k)为第n帧的噪声功率谱，γ为权重系数，β为噪声衰减因子；
(3)基于得到所述语音帧片段的噪声抑制增益因子、振幅频谱和相位谱，通过去窗、叠加和快速傅里叶逆变换，即可得到降噪后的语音帧片段。
有益效果：在上述实施例中，将从检测单元21得到的时域里的语音帧片段经过分帧、加窗和傅里叶变换后，并获取各个帧的振幅频谱、功率谱、噪声频谱估计值和噪声功率谱，根据自定义的噪声抑制增益因子的计算公式计算各个帧的噪声抑制增益因子，将得到的各个帧的噪声抑制增益因子与相应的振幅频谱相乘，即可得到修正后的振幅频谱。将修正后的振幅频谱及其相应的相位谱进行去窗、叠加和快速傅里叶变换，即可得到降噪后的语音帧片段，该算法通过对各个帧的振幅频谱进行修正，能够有效抑制所述语音帧片段中的随机噪声，同时增强了非噪声部分。使去噪后的语音帧片段保留语音信号中的细节特征，有利于该语音助手装置准确地识别出语音指令，进而精确地控制工业缝纫机的工作状态。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
