一种自主移动设备唤醒方法、系统及基站技术方案

本申请公开了一种自主移动设备唤醒方法、系统及基站，自主移动设备与基站通信，自主移动设备上设置有第一麦克风设备，基站上设置有第二麦克风设备，在实现语音控制过程中，获取第一、第二麦克风设备各自采集的原始语音信号，分别基于两种原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件，若存在至少一种信号满足设定唤醒条件，则可以控制唤醒自主移动设备。相比于自主移动设备，基站周围的噪声和干扰相对较弱，因此基站上的第二麦克风设备所采集的原始语音信号的信噪比更大，在同时利用两种原始语音信号进行唤醒识别时，只要任意一个信号满足唤醒条件即可控制唤醒自主移动设备，大大提升了唤醒成功率。唤醒成功率。唤醒成功率。

【技术实现步骤摘要】
一种自主移动设备唤醒方法、系统及基站


[0001]本申请涉及智能设备控制
，更具体的说，是涉及一种自主移动设备唤醒方法、系统及基站。

技术介绍

[0002]随着科技水平的提升，对机器人等自主移动设备的研究也逐步深入。自主移动设备能够感知外部环境信息，并与外部环境进行交互，执行设定的操作。常见的自主移动设备如扫地机器人、搬运机器人、无人车等。在人工智能飞速发展的浪潮下，越来越多的自主移动设备具备语音控制功能。
[0003]对自主移动设备的语音控制通常有两个阶段。首先需要将自主移动设备唤醒，使自主移动设备进入接收命令词的状态，然后再通过命令词指令对自主移动设备做进一步的控制。而在实际应用中，部分自主移动设备在工作时具有很强的自噪声，示例如扫地机器人内部马达的噪声、外部滚轮、清扫部件的噪声等。鉴于自主移动设备所存在的自噪声，将会影响其唤醒的成功率，进而影响用户的语音控制操作。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种自主移动设备唤醒方法、系统及基站，以便降低自主移动设备的自噪声对设备唤醒的不利影响，提升设备唤醒成功率。具体方案如下：第一方面，提供了一种自主移动设备唤醒方法，所述自主移动设备与基站通信，在所述自主移动设备上设置有第一麦克风设备，在所述基站上设置有第二麦克风设备，所述方法包括：获取第一麦克风设备采集的第一原始语音信号，获取第二麦克风设备采集的第二原始语音信号；分别基于所述第一原始语音信号、所述第二原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件，若存在至少一种信号满足设定唤醒条件，则控制唤醒自主移动设备。
[0005]第二方面，提供了一种自主移动设备唤醒系统，所述自主移动设备与基站通信，在所述自主移动设备上设置有第一麦克风设备，在所述基站上设置有第二麦克风设备，该系统包括：信号获取单元，用于获取第一麦克风设备采集的第一原始语音信号，获取第二麦克风设备采集的第二原始语音信号；唤醒条件判断单元，用于分别基于所述第一原始语音信号、所述第二原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件；唤醒单元，用于若存在至少一种信号满足设定唤醒条件，则控制唤醒自主移动设备。
[0006]第三方面，提供了一种自主移动设备的基站，所述基站上设置有第二麦克风设备
和处理器；所述第二麦克风设备用于采集第二原始语音信号；所述处理器获取第二麦克风设备采集的第二原始语音信号，基于所述第二原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件，若满足，则向所述自主移动设备发送唤醒指令，以唤醒所述自主移动设备。
[0007]借由上述技术方案，本申请的自主移动设备与基站通信，在自主移动设备上设置有第一麦克风设备，在基站上设置有第二麦克风设备，在实现语音控制过程中，获取第一麦克风设备采集的第一原始语音信号，以及获取第二麦克风设备采集的第二原始语音信号，分别基于两种原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件，若存在至少一种信号满足设定唤醒条件，则可以控制唤醒自主移动设备。本申请中借助基站与自主移动设备处于同一空间可以同时接收到声源发出的语音信号，并且，相比于自主移动设备，基站周围的噪声和干扰相对较弱，因此基站上的第二麦克风设备所采集的第二原始语音信号的信噪比更大，在同时利用第一、第二原始语音信号进行唤醒识别时，只要任意一个信号满足唤醒条件即可控制唤醒自主移动设备，从而大大提升了唤醒成功率。
附图说明
[0008]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本申请实施例示例的一种自主移动设备唤醒方法流程示意图；图2为本申请实施例示例的一种自主移动设备在不同场景下的唤醒策略示意图；图3为本申请实施例示例的一种自主移动设备唤醒系统结构示意图；图4为本申请实施例示例的一种自主移动设备或基站的结构示意图。
具体实施方式
[0009]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0010]本申请介绍的自主移动设备为能够采集环境信息，并与周围环境进行交互，以完成指定任务操作的设备。其可以是机器人，如扫地机器人、搬运机器人等，还可以是可移动的空气净化器、无人车、无人机等。
[0011]为了提升自主移动设备的唤醒成功率，本申请创造性的在自主移动设备和基站上分别部署麦克风设备，组成分布式麦克风设备。其中，设置在自主移动设备上的麦克风设备定义为第一麦克风设备，设置在基站上的麦克风设备定义为第二麦克风设备。两个麦克风设备可以单独采集环境的语音信号。其中，第一麦克风设备可以是麦克风阵列形式，也可以是单麦克风。第二麦克风设备可以是麦克风阵列形式，也可以是单麦克风。
[0012]为了同时利用两个麦克风设备采集的语音信号进行唤醒控制，本申请提供了一套唤醒系统，通过该唤醒系统，来实现唤醒控制算法的逻辑，进而实现对自主移动设备的语音
唤醒功能。唤醒系统可以单独部署在自主移动设备上，也可以单独部署在基站上，当然还可以同时部署在自主移动设备和基站上，也即，唤醒控制算法的处理逻辑可以单独由自主移动设备执行，也可以单独由基站执行，还可以由自主移动设备和基站配合执行。除此之外，语音控制系统还可以是部署在服务器、云端等。
[0013]接下来，从唤醒系统的角度，对自主移动设备语音唤醒方法进行介绍，结合图1所示，该方法可以包括如下步骤：步骤S100、获取第一麦克风设备的第一原始语音信号，获取第二麦克风设备采集的第二原始语音信号。
[0014]具体地，第一和第二麦克风设备各自由一定数目的声学传感器组成，用于对声场的空间特性进行采样。定义第一麦克风设备采集的原始语音信号为第一原始语音信号，第二麦克风设备采集的原始语音信号为第二原始语音信号。
[0015]步骤S110、分别基于所述第一原始语音信号、所述第二原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件。
[0016]具体地，在获取到第一、第二原始语音信号之后，基于第一原始语音信号判断是否满足设定唤醒条件，得到第一唤醒结果；基于第二原始语音信号判断是否满足设定唤醒条件，得到第二唤醒结果。第二唤醒结果均可以包括满足唤醒条件或不满足唤醒条件。
[0017]在基于第一、第二原始语音信号进行唤醒条件判断时，可以首先对第一、第二原始语音信号进行降噪处理，进而基于降噪后信号进行唤醒条件判断。唤醒条件判断时，可以是通过预先训练的唤醒模型，判断输入的信号是否包含设定唤醒词等。
[0018]步骤S120、若存在至少一种信号满足设定唤醒条件，则控制唤醒自主移动设备。
[0019]具体地，对于上一步骤的判断结果，若第一唤醒结果和第二唤醒结果中存在任意一个唤醒结果表明满足设定唤醒条件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自主移动设备唤醒方法，其特征在于，所述自主移动设备与基站通信，在所述自主移动设备上设置有第一麦克风设备，在所述基站上设置有第二麦克风设备，所述方法包括：获取第一麦克风设备采集的第一原始语音信号，获取第二麦克风设备采集的第二原始语音信号；分别基于所述第一原始语音信号、所述第二原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件，若存在至少一种信号满足设定唤醒条件，则控制唤醒自主移动设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第二麦克风设备采集的第二原始语音信号，包括：获取所述自主移动设备相对于所述基站的相对位置信息；基于所述相对位置信息，控制所述第二麦克风设备进行降噪，以得到所述第二麦克风设备采集的对所述自主移动设备的自噪声抑制后的第二原始语音信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于第一原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件之前，该方法还包括：利用预训练的降噪模型处理所述第一原始语音信号，得到降噪模型输出的目标比例，其中，所述降噪模型以包含自主移动设备的自噪声及干净唤醒词语音的第一带噪语音训练信号作为训练样本，以所述第一带噪语音训练信号中干净唤醒词语音所占比例作为样本标签训练得到；基于所述目标比例，从所述第一原始语音信号中确定出降噪后第一语音信号；所述分别基于所述第一原始语音信号、所述第二原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件，包括：分别基于所述降噪后第一语音信号、所述第二原始语音信号确定是否满足设定唤醒条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述降噪模型的训练过程包括：获取若干个第一带噪语音训练信号，所述第一带噪语音训练信号包含录制的所述自主移动设备工作状态下的自噪声信号，以及模拟的声源与所述第一麦克风设备在不同距离、环境下产生的冲击响应与干净唤醒词语音的卷积后的第一目标语音信号；对于每一个第一带噪语音训练信号：确定所述干净唤醒词语音在所述第一带噪语音训练信号中所占据的比例，利用所述第一带噪语音训练信号和对应的比例生成一条训练数据；采用各条训练数据训练降噪模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对于每一个第一带噪语音训练信号：确定所述干净唤醒词语音在所述第一带噪语音训练信号中所占据的比例，利用所述第一带噪语音训练信号和对应的比例生成一条训练数据，包括：对于每一个第一带噪语音训练信号：对所述第一带噪语音训练信号和所述干净唤醒词语音分别做短时傅里叶变换后取幅度谱，得到所述第一带噪语音训练信号对应的幅度谱Y，以及所述干净唤醒词语音对应的幅度谱S；由所述幅度谱S与所述幅度谱Y的比例mask，作为所述干净唤醒词语音在所述第一带噪
语音训练信号中所占据的比例，由所述第一带噪语音训练信号对应的幅度谱Y和对应的比例mask组成一条训练数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用预训练的降噪模型处理所述第一原始语音信号，得到降噪模型输出的目标比例，包括：将所述第一原始语音信号做短时傅里叶变换后取幅度谱，得到第一原始语音信号对应的目标幅度谱；将所述目标幅度谱输入降噪模型，得到降噪模型输出的目标比例；所述基于所述目标比例，从所述第一原始语音信号中确定降噪后第一语音信号，包括：将所述目标比例与所述第一原始语音信号的目标幅度谱相乘，并做短时傅里叶逆变换，得到降噪后第一语音信号。7.根据权利要求3
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，所述利用预训练的降噪模型处理所述第一原始语音信号，包括：若确定所述第一原始语音信号为在所述自主移动设备处于工作状态时所采集，则利用预训练的降噪模型处理所述第一原始语音信号；基于所述降噪后第一语音信号确定是否满足设定唤醒条件的过程，包括：将所述降噪后第一语音信号输入预训练的唤醒模型，得到唤醒模型输出的唤醒结果，所述唤醒结果包括满足设定唤醒条件或不满足设定唤醒条件；所述唤醒模型为，以第一训练信号集经所述降噪模型处理后得到的降噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗杰，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：