一种语音语义深度学习通信系统

本发明涉及语义通信，尤其是基于传统无线通信系统的关键模块重新设计,实现更高效和鲁棒的无线语义通信的方法和系统。

背景技术：

1、传统数字无线通信主要依靠比特流进行数据传输,忽略了传输内容的语义信息。这种方法中的数据存在严重的冗余,并且在通信过程中容易受到各种干扰的影响导致错误。相比之下,语义通信通过建立知识库来捕捉语义特征,可以识别语义上相关的内容表示之间的潜在链接,从而实现去冗余和错误纠正。例如同义词和近义词可以表示相同的语义,从而有效节约带宽资源。

2、最近,利用深度学习方法实现端到端语义通信得到广泛研究。这种完全学习和复杂的方法很难灵活控制和解释,完全依赖训练阶段固定的条件,一旦环境发生变化则功能受限。此外,端到端架构难以利用现有通信框架标准,难以与现有系统集成应用。

3、一些工作提出通过扩充和更新知识库来改进语义系统性能,但未充分考虑如调制、检错等传统通信关键模块提供的潜在优势。这些模块设计已经经过长期实践检验,如何在其基础上进行有针对性的重塑将是提升语义通信效率的有效方式。直接利用和升级现有模块有利于降低研发难度和成本。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：针对无线语音通信噪声干扰问题，提出一种语音语义深度学习通信系统，实现无线语音语音高质量通信。

2、本发明的技术解决方案是：一种语音语义深度学习通信系统，该发明提出一种基于深层语义优化的机器语义通信系统和方法。该系统包括知识库模块和语义通信模块。知识库模块建立包含机器任务和对象等语义表示的机器语义知识库。语义通信模块包括语义编码子模块、信道编码子模块、调制子模块和检测纠错子模块等。语义编码子模块根据知识库,对源内容进行语义分割,并根据各语义部分重要程度进行选取和编码处理。这可以有效提取和传输关键语义信息,减少传输资源消耗。信道编码子模块将知识库信息引入编码逻辑,识别语义上重要信息,并采取优先保护措施。这可以在传输错误时最小化语义受损。调制子模块基于知识库重新设计,以最小化语义层面而非传统比特层面误差传播。检测纠错子模块结合知识库信息,实现基于语义约束的检测与纠错,提升鲁棒性能。

3、此外,系统还可以考虑语义重要程度进行资源如通道和功率分配,实现语义优先传输。通过上述技术手段,该发明实现了基于深层语义优化的高效稳定机器语义通信。可显著提升机器语义交互的应用效果。

4、进一步地，所述知识库模块通过语料学习与深度学习手段,对语音语义结构及特征进行建模抽象。知识库子模块会不断丰富与更新知识库内容,以适应不同语音语义场景。它为其他子模块提供共享语义参考,支持基于语义的通信功能。

5、进一步地，所述语义编码子模块基于知识库,将语音信号进行语义分割,提取出关键语义特征。它会根据不同语义部分的重要程度,选择性地对语义信息进行编码。语义编码子模块利用深度学习神经网络模型,从语音信号中学习语义表达能力,实现高效的语义特征提取与编码。

6、进一步地，信道编码子模块将知识库信息引入传统信道编码逻辑,识别语义上关键部分的语义特征。它定制化地为这些重要语义特征分配更高保护优先级的信道资源,增强了它们在传输中的鲁棒性。

7、进一步地，调制子模块基于知识库对传统调制方法进行重新设计和学习优化。它旨在通过可学习的映射关系,最小化语义误差的传播,从而提高了语音语义质量。

8、进一步地，检测纠错子模块利用知识库提供的语义信息约束,提出新的信号检测方法。它还可以基于语义特征,有效地定位和校正语义层面的传输误差。

9、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于深层语义知识库的机器语义通信系统。该系统通过系统地优化各关键模块,利用语义分割、优先保护、最小误差设计等手段实现语义优先传输,从而显著提升了机器间语义交互的效率和质量表现。与现有技术相比实现了深层优化,有效提升了机器语义通信的效率、稳定性和适用性。

技术特征：

1.一种语音语义深度学习通信系统，其特征在于，包括：编码模块和解码模块；所述编码模块采用新的语义编码方法对源数据进行编码，获得加密后的数据流；所述解码模块采用新的语义度量方法对接收的数据流进行解码还原；所述系统利用训练出的更新的深度学习模型，实现更好的去除环境噪声和传输噪声能力。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述编码模块重新设计传统的混合自动重传请求方法对源数据进行编码；所述解码模块根据重新设计后的混合自动重传请求方法对接收的数据流进行解码。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述编码模块重新设计传统的调制方法对源数据进行编码；所述解码模块根据重新设计后的调制方法对接收的数据流进行解码。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，语音语义深度学习通信系统能够根据环境变化自动调整深度学习模型，从而更好地应对变化的无线环境。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度学习模型采用卷积神经网络结构,用于提取源数据的语义特征。

6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于：所述卷积神经网络包括多层卷积层和汇聚层，提取越来越丰富的语义特征。

7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于：所述深度学习模型采用递归神经网络结构，用于建模源数据之间的语义依赖关系。

技术总结一种语音语义深度学习通信系统，属于通信领域。包括步骤：编码模块和解码模块；所述编码模块采用新的语义编码方法对源数据编码，获得数据流；所述解码模块采用新的语义度量方法对接收的数据流解码还原；所述系统利用训练出的深度学习模型，实现更好的去除环境噪声和传输噪声能力。本发明通过引入深层语义优化，解决了无线语音通信中的噪声干扰问题，实现了无线语音的高质量通信。本发明涉及一种语音语义深度学习通信系统，旨在解决无线语音通信中的噪声干扰问题，实现高质量的无线语音语义通信。该系统包括知识库模块和语义通信模块。通过深度学习技术，系统能够提取和传输关键语义信息，并在传输错误时最小化语义受损。技术研发人员：黄博,车楠,刘宸睿受保护的技术使用者：哈尔滨理工大学技术研发日：技术公布日：2024/12/2