一种基于双麦克风系统检测和定位无声语音指令的方法
本发明公开了一种基于双麦克风系统检测和定位无声语音指令的方法。所述方法利用智能设备上的双麦克风系统对“海豚音攻击”进行检测和定位。通过对声音信号进行预处理和特征提取，继而训练二分类机器学习模型，利用训练好的模型进行无声语音指令的检测，这种方法可以有效的识别接收到的语音指令是“无声”的还是正常的指令，进而取消无声指令的识别和执行，然后对攻击者进行定位，从而更快的发现攻击者。
发明专利
CN202011004171.3
2020-09-22
CN112216304A
2021-01-12
G10L25/51(2013.01)
浙江大学
张国明;徐文渊;冀晓宇
310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
杭州求是专利事务所有限公司
郑海峰
浙江;33
1.一种基于双麦克风系统检测和定位无声语音指令的方法，其特征在于包括如下步骤： 1)通过双麦克风系统采集左右声道的声音信号； 2)信号预处理 通过端点检测算法将采集到的信号中的静音片段切除；然后对两个声道的语音信号进行归一化处理； 3)特征提取 在特征提取之前，将左右声道进行相减得到一个新的差分信号s1-s2，并对该信号进行特征参数提取； 4)机器学习模型训练 在训练阶段，使用正负样本对二分类机器学习模型进行训练，训练阶段模型输入为正负样样本标签和样本的特征参数，得到用于检测无声语音指令的机器学习模型； 5)攻击检测； 待检测的语音信号在经过步骤1)～3)以后，输入到训练好的二分类机器学习模型中进行检测；如果检测结果为正常语音指令，继续检测下一时刻的语音指令；如果检测到攻击指令，则开始对该攻击者进行定位； 6)攻击者定位 利用TDoA算法和左右声道的信号延迟Δt，得到距离差Δd： Δd＝cΔt (3) 其中，c为声速； 由于攻击者到两个麦克风的距离差为Δd，进而可以知道攻击者的位置位于以两个麦克风的位置为焦点的双曲线上，该双曲线的方程为： 其中l为手机上两个麦克风间的距离； 然后通过对左右声道的信号强度进行对比，得出攻击者位于信号强度较强侧的双曲线上。 2.根据权利要求1所述的基于双麦克风系统检测和定位无声语音指令的方法，其特征在于，步骤2)归一化处理具体为： s1,s2分别代表左右声道时域信号，i表示第i个采样点，归一化以后，将时域语音信号切分成等时长的声音片段。 3.根据权利要求1所述的基于双麦克风系统检测和定位无声语音指令的方法，其特征在于，步骤3)所述的特征参数包括：过零率、短时能量、能量熵、频谱中心、频谱延展度、谱熵、频谱通量、频谱滚降点和梅尔频率倒谱系数。 4.根据权利要求1所述的基于双麦克风系统检测和定位无声语音指令的方法，其特征在于，步骤4)中，将攻击者的位置近似为位于所述双曲线的渐近线上；即攻击者可能位于左右两侧的渐近线上，渐近线的方程为： l为手机上两个麦克风间的距离。 由于攻击者位于左右声道信号强度较强侧，通过对左右声道的信号强度进行对比，得出攻击者位于哪一侧，并结合渐近线的方向角定位攻击者。