一种用于智能体的数据处理系统技术方案

本发明专利技术属于数据处理领域，公开了一种用于智能体的数据处理系统，包括噪声水平计算模块

【技术实现步骤摘要】
一种用于智能体的数据处理系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种用于智能体的数据处理系统
。

技术介绍

[0002]智能体指的是驻留于环境中的实体，它可以解释从环境中获得的反映环境中所发生事件的数据，并执行对环境产生影响的行动
。”在这个定义中，智能体被看作是一种在环境中“生存”的实体，它既可以是硬件
(
如机器人
)
，也可以是软件
。
[0003]随着人工智能技术的发展，智能体能够完成的任务也越来越多，例如，比较有名的智能体
GPT
‑4，可以计算一些简单的数学题，自动对文本内容进行分析等
。
[0004]智能体在使用过程中，每次完成计算后，都需要接收用户输入的命令才能进行进行下一步的计算，现有技术中，可以通过语音或文字的方式，向智能体下达指令
。
在通过语音方式向智能体下达指令时，智能体需要对接收到的语音信号进行滤波处理，然后对经过滤波的信号进一步进行分析以提取语音信号中所包含的具体指令
。
[0005]而现有的用于语音信号的滤波方式，通常仅在时域或频域对语音信号进行滤波处理，并没有考虑到不同的语音信号中的噪声含量，容易导致滤波时间过长或滤波程度不足的情况的出现，从而容易影响智能体对用户的所发出的指令的响应速度或影响智能体对语音信号进行识别从准确程度
。
当语音信号中的噪声含量比较多时，若在时域对语音信号进行滤波，则很容易导致滤波程度不足，即滤波后的语音信号中依然包含了比较多的噪声；而当语音信号中的噪声含量比较少时，若在频域中对语音信号进行滤波，则很容易导致滤波时间过长，因为噪声含量比较少时，在时域进行滤波的也能够实现噪声的有效去除
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于公开一种用于智能体的数据处理系统，解决在用户通过语音的方式向智能体下达指令时，智能体如何选择合适的滤波算法对语音信息进行滤波处理，从而降低滤波时间过长或滤波程度不足的情况的出现概率的问题
。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]本专利技术提供了一种用于智能体的数据处理系统，包括噪声水平计算模块
、
算法选择模块和滤波模块：
[0009]噪声水平计算模块用于计算需要进行滤波的语音信号的噪声指数；
[0010]算法选择模块用于基于噪声指数选择用于对需要进行滤波的语音信号进行滤波的滤波算法；
[0011]滤波模块用于基于算法选择模块选择的滤波算法对需要进行滤波的语音信号进行滤波，得到滤波后的语音信号
。
[0012]可选的，还包括语音信号获取模块，语音信号获取模块用于将用户发出的声音转换为需要进行滤波的语音信号
。
[0013]可选的，还包括语音识别模块；
[0014]语音识别模块用于对滤波后的语音信号进行识别，获取滤波后的语音信号所对应的文字信息
。
[0015]可选的，噪声指数的计算公式为：
[0016][0017]noifig
表示需要进行滤波的语音信号的噪声系数，
nodeu
表示需要进行滤波的语音信号的采样时刻的集合，
msval
i
表示
i
时刻的语音信号的第一噪声值，
mxmsval
表示
nodeu
中的元素所对应的语音信号的第一噪声值的最大值，
mrcaval
i
表示
i
时刻的语音信号的第二噪声值，
mxmrcaval
表示
nodeu
中的元素所对应的语音信号的第二噪声值的最大值，
w1和
w2分别表示预设的第一噪声权重和第二噪声权重，
w1+w2＝
1。
[0018]可选的，第一噪声值的获取算法包括最小值统计噪声估计算法；
[0019]第二噪声值的获取算法包括
MCRA
算法
。
[0020]可选的，
nodeu
的获取过程包括：
[0021]以时间长度
T
为间隔，获取需要进行滤波的语音信号中的采样时刻，将所有得到的采样时刻保存到集合
nodeu。
[0022]可选的，基于噪声指数选择用于对需要进行滤波的语音信号进行滤波的滤波算法，包括：
[0023]若噪声指数大于设定的噪声系数阈值，则选择在频域进行滤波的自适应滤波算法作为对需要进行滤波的语音信号进行滤波的滤波算法；
[0024]若噪声指数小于等于设定的噪声系数阈值，则在时域进行滤波的滤波算法作为对需要进行滤波的语音信号进行滤波的滤波算法
。
[0025]可选的，在时域进行滤波的滤波算法包括中值滤波算法
、
一阶滞后滤波算法
、
算术平均滤波算法和滑动平均滤波算法中的任一种
。
[0026]可选的，自适应滤波算法的滤波过程包括：
[0027]对需要进行滤波处理的语音信号进行分帧处理和加窗处理，获得待滤波的语音帧；
[0028]分别对每个待滤波的语音帧进行滤波处理，得到滤波后的语音帧；
[0029]对滤波后的语音帧进行融合，得到滤波后的语音信号
。
[0030]有益效果：
[0031]与现有的语音信号的滤波过程相比，本专利技术通过计算噪声指数来为需要进行滤波的语音信号进行滤波处理，当语音信号中包含的噪声比较多时，本专利技术采用滤波能力更强但是更加耗时的算法来对语音信号进行滤波，而当语音信号中包含的噪声比较少时，本专利技术采用滤波能力稍弱但是滤波速度更加快的算法来对语音信号进行滤波，能够在滤波的效果和滤波的耗时之间取得平衡，从而降低滤波时间过长或滤波程度不足的情况的出现概率
。
当在噪声水平不同的场所多次通过语音的方式与智能体交互时，本专利技术总体上提高了智能体对语音信号的识别的准确程度以及缩短了响应时间
。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的
附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0033]图1为本专利技术的一种用于智能体的数据处理系统的第一种示意图
。
[0034]图2为本专利技术的一种用于智能体的数据处理系统的第二种示意图
。
[0035]图3为本专利技术的一种用于智能体的数据处理系统的第三种示意图
。
具体实施方式
[0036]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于智能体的数据处理系统，其特征在于，包括噪声水平计算模块
、
算法选择模块和滤波模块：噪声水平计算模块用于计算需要进行滤波的语音信号的噪声指数；算法选择模块用于基于噪声指数选择用于对需要进行滤波的语音信号进行滤波的滤波算法；滤波模块用于基于算法选择模块选择的滤波算法对需要进行滤波的语音信号进行滤波，得到滤波后的语音信号
。2.
根据权利要求1所述的一种用于智能体的数据处理系统，其特征在于，还包括语音信号获取模块，语音信号获取模块用于将用户发出的声音转换为需要进行滤波的语音信号
。3.
根据权利要求1所述的一种用于智能体的数据处理系统，其特征在于，还包括语音识别模块；语音识别模块用于对滤波后的语音信号进行识别，获取滤波后的语音信号所对应的文字信息
。4.
根据权利要求1所述的一种用于智能体的数据处理系统，其特征在于，噪声指数的计算公式为：
noifig
表示需要进行滤波的语音信号的噪声系数，
nodeu
表示需要进行滤波的语音信号的采样时刻的集合，
msval
i
表示
i
时刻的语音信号的第一噪声值，
mxmsval
表示
nodeu
中的元素所对应的语音信号的第一噪声值的最大值，
mrcaval
i
表示
i
时刻的语音信号的第二噪声值，
mxmrcaval
表示
nodeu
中的元素所对应的语音信号的第二噪声值的最大值，
w1和
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙志明，陈海涛，雷铜，王彬，
申请(专利权)人：南京汇智互娱网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：