声学事件的数据处理方法与流程

本发明涉及传感器内运算，特别涉及一种声学事件的数据处理方法。

背景技术：

1、在声学处理的传统架构中，传感器包括麦克风、可编程增益放大器(programmablegain amplifier，pga)以及模拟数字转换器(analog-to-digital converter，adc)等元件。

2、然而，这种传感器的输出数据量大，导致后续对声学事件特征的提取变得复杂，而且整体运作起来具有较大的功耗。另外，依据应用情境更改传统架构中的参数设定也较为困难。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提出一种声学事件的数据处理方法，其适用于语音活性检测(voice activity detection，vad)、语音事件检测、震动监测、听声辨位等各式各样的应用。本发明提出的方法可简化声学与听觉系统，采模拟数字混合运算架构，实现超低功耗即时语音特征提取，提供人工智能语音应用开发者一个系统功耗最佳化的设计。

2、依据本发明一实施例的一种声学事件的数据处理方法包括下列步骤：以软件方式建立模拟声学频率事件模块、数据提取模块及声音应用决策模块，其中模拟声学频率事件模块包括：多个频率滤波模块、连接这些频率滤波模块的输出的多个能量估计器及连接这些能量估计器的输出的多个频率事件量化器；依据模拟硬件参数设定这些频率滤波模块、这些能量估计器及这些频率事件量化器中的至少一个；输入声音信号至这些频率滤波模块，并从这些频率事件量化器取得多个元数据，其中声音信号为模拟电信号，元数据为数字信号；以数据提取模块依据时间移框将每个元数据区分为多个帧，每个帧具有时间戳；以数据提取模块累计每个帧的事件数量，依据事件数量设定每个帧的标记，并存储这些帧、事件数量及标记至数据库；以及以声音应用决策模块依据数据库及声音应用进行训练，从而建立决策模型。

3、以上的关于本公开内容的说明及以下的实施方式的说明用以示范与解释本发明的精神与原理，并且提供本发明的专利申请范围更进一步的解释。

技术特征：

1.一种声学事件的数据处理方法，包括以处理器执行：

2.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，其中该模拟硬件参数用于设定这些频率滤波模块，且该模拟硬件参数包括滤波器增益、频率下限、频率上限、滤波带宽、中心频率、滤波方式、滤波器阶数、通道数量，且这些频率滤波模块的数量等于该通道数量。

3.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，其中该模拟硬件参数用于设定这些能量估计模块，且该模拟硬件参数包括能量增益、能量阈值及通道数量，且这些能量估计模块的数量等于该通道数量，这些能量估计模块用于实现波形整流器。

4.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，其中该模拟硬件参数用于设定这些频率事件量化器，且该模拟硬件参数包括：位宽度、数据动态范围、时间解析度、时间移框及通道数量，且这些频率事件量化器的数量等于该通道数量，这些频率事件量化器用于在输入信号的能量大于阈值时，输出第一数值代表事件发生，及在输入信号的能量小于该阈值时，输出第二数值代表事件未发生。

5.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，在输入该声音信号至这些频率滤波模块之前，还包括以该处理器执行：

6.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，还包括以该处理器执行依据该决策模型的准确度、准确度阈值及该模拟硬件参数的调整记录调整该模拟硬件参数。

7.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，其中该声音应用包括语音活性检测、关键字检测、声音环境辨识、声波异音检测及超声波震动侦测，且该决策模型为全连神经网络，该决策模型的输出数量关联于该声音应用。

8.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，其中以该声音应用决策模块依据该数据库及该声音应用进行该训练监督式学习。

9.如权利要求1所述声学事件的数据处理方法，其中该模拟硬件参数的数值设定关联于该声音应用。

技术总结一种声学事件的数据处理方法，包括：以软件方式建立模拟声学频率事件模块、数据提取模块及声音应用决策模块，依据模拟硬件参数设定模拟声学频率事件模块，输入声音信号至模拟声学频率事件模块中的频率滤波模块，并从模拟声学频率事件模块中的频率事件量化器取得多个元数据，以数据提取模块依据时间移框将每个元数据区分为多个帧，以数据提取模块累计每个帧的事件数量，依据事件数量设定每个帧的标记，并存储这些帧、事件数量及标记至数据库，以及以声音应用决策模块依据数据库及声音应用进行训练，从而建立决策模型。技术研发人员：卢峙丞,李坚百,施政铭,叶宇利,庄凯翔受保护的技术使用者：财团法人工业技术研究院技术研发日：技术公布日：2024/6/2