一种助听设备及助听方法技术

本申请公开了一种助听设备及助听方法，助听设备中的语音采集模块采集当前环境的语音信号，语音信号包括用户语音信号；降噪模块对采集的语音信号进行降噪，得到降噪后的语音信号，降噪后的语音信号包括用户语音信号；语音识别模块采用预设语音识别算法，对降噪后的语音信号进行语音识别，得到降噪后的语音信号中用户语音信号对应的文本信息；语音合成模块采用预设语音合成算法，将文本信息转换成目标语音；最后语音输出模块输出目标语音。该助听设备可以输出清晰的语音，解除了高噪声环境下的听障困扰，提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种助听设备及助听方法
本申请涉及通信
，尤其涉及一种助听设备及助听方法。
技术介绍
语音合成(Test-To-Speech，TTS)又称文语转换技术，是一种通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。传统助听器是一种小型扩音器，把原本听不到的声音加以扩大，再利用听障者的残余听力，使声音能送到大脑听觉中枢，而感觉到声音。但是这种传统助听器的筛选有用声音的能力很弱，现实生活中场景复杂，如果在高噪声的环境下，助听器在扩大人声的同时也扩大了周围的高噪声，会对听障者造成很大的困扰，降低了用户体验。
技术实现思路
本申请实施例提供一种助听设备及助听方法，解决了现有技术存在的上述问题，可以解决在高噪声环境下助听设备返回的语音信号不清晰的问题，解除了高噪声环境下的听障困扰，提高了用户体验。第一方面，提供了一种助听设备，该设备可以包括：语音采集模块、降噪模块、语音识别模块、语音合成模块和语音输出模块；所述语音采集模块，用于采集当前环境的语音信号，所述语音信号包括用户语音信号；所述降噪模块，用于对采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种助听设备，其特征在于，所述设备包括：语音采集模块、降噪模块、语音识别模块、语音合成模块和语音输出模块；/n所述语音采集模块，用于采集当前环境的语音信号，所述语音信号包括用户语音信号；/n所述降噪模块，用于对采集的语音信号进行降噪，得到降噪后的语音信号，所述降噪后的语音信号包括所述用户语音信号；/n所述语音识别模块，用于采用预设语音识别算法，对所述降噪后的语音信号进行语音识别，得到所述降噪后的语音信号中用户语音信号对应的文本信息；/n所述语音合成模块，用于采用预设语音合成算法，将所述文本信息转换成目标语音；/n所述语音输出模块，用于输出所述目标语音。/n

【技术特征摘要】
1.一种助听设备，其特征在于，所述设备包括：语音采集模块、降噪模块、语音识别模块、语音合成模块和语音输出模块；
所述语音采集模块，用于采集当前环境的语音信号，所述语音信号包括用户语音信号；
所述降噪模块，用于对采集的语音信号进行降噪，得到降噪后的语音信号，所述降噪后的语音信号包括所述用户语音信号；
所述语音识别模块，用于采用预设语音识别算法，对所述降噪后的语音信号进行语音识别，得到所述降噪后的语音信号中用户语音信号对应的文本信息；
所述语音合成模块，用于采用预设语音合成算法，将所述文本信息转换成目标语音；
所述语音输出模块，用于输出所述目标语音。


2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述语音识别模块，具体用于获取所述降噪后的语音信号的至少一个声学特征对应的音素序列；
查找预设发音词典，得到所述音素序列对应的词序列；
采用预设语言模型，对所述词序列中的词进行相关性运算，得到所述用户语音信号对应的文本信息。


3.如权利要求2所述的设备，其特征在于，所述语音识别模块，还具体用于采用训练的多任务生成对抗网络GAN模型，获取所述降噪后的语音信号的至少一个声学特征，以及所述至少一个声学特征对应的音素序列。


4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述语音识别模块采用如下方法训练所述多任务生成对抗网络GAN模型：
获取生成模型和判别模型；
向所述生成模型输入场景语音信号，以及向所述判别模型输入第一用户语音信号，所述场景语音信号包括噪声信号和所述第一用户语音信号；
在检测到所述判别模型采用声学特征提取算法提取的所述第一用户语音信号的第一声学特征后，将所述生成模型采用声学特征提取算法提取的所述场景语音信号的第二声学特征输入所述判别模型；
获取所述判别模型采用预设算法对所述第一声学特征和所述第二声学特征进行计算得到的第一损失值和第一梯度值；
采用预设音素编译算法，得到所述第二声学特征对应的音素序列；
采用所述预设算法，对所述第一用户语音信号对应的音素序列与获取的音素序列进行计算，获取第二损失值和第二梯度值；
若根据所述第一损失值和所述第二损失值，检测出所述判别模型和所述生成模型均处于收敛状态，则将所述判别模型和所述生成模型的组合模型确定为多任务生成对抗网络GAN模型。


5.如权利要求2所述的设备，其特征在于，语音识别模块，还具体用于采用预设声学特征提取算法，提取所述降噪后的语音信号的至少一个声学特征；
利用预设声学模型，获取所述至少一个声学特征对应的音素序列。


6.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述语音合成模块，具体用于采用预设分析算法，对所述文本信息进行分析，得到文本序列信息；其中，文本序列信息包括音素序列和所述音素序列对应的韵律特征；
采用声谱合成算法，对所述音素序列和所述音素序列对应的韵律特征进行合成运算，得到声谱特征；
采用预设转换算法，将所述声谱特征转换为目标语音。


7.一种助听方法，其特征在于，所述方法包括：
采集当前环境的语音信号，所述语音信号包括用户语音信号；
对采集的语音信号进行降噪，得到降噪后的语音信号，所述降噪后的语音信号包括所述用户语音信号；
采用预设语音识别算法，对所述降噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜慷，冯大航，陈孝良，
申请(专利权)人：北京声智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11