【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能耳机的语音识别，更具体地说，本专利技术涉及一种智能耳机的语音识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能和语音识别技术的快速发展，智能耳机作为一种便携式电子设备，逐渐成为用户日常生活和工作中不可或缺的一部分。
2、然而，现有的语音识别方法在处理复杂环境或特定口音时，往往存在识别准确率不高、响应速度慢等问题，影响了用户体验，同时现有的语音识别方法不能自我更新识别模型，进一步降低了系统工作效率。
3、因此，本专利技术旨在提供一种具有高效语音识别能力的智能耳机，以满足用户需求。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种智能耳机的语音识别方法、装置、电子设备及存储介质。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种智能耳机的语音识别方法，所述方法包括：
4、步骤1：通过智能耳机的麦克风阵列采集用户的语音信号；
5、步骤2：对采集到的语音信号利用信号处理器进行预处理，包括去噪、分帧和加窗等操作，以提高语音信号的质量；
6、步骤3：对预处理后的语音信号利用特征提取器进行特征提取，采用梅尔频率倒谱系数特征提取方法；
7、步骤4：将提取的音频特征输入到初始的语音识别模型中进行识别，得到初始识别结果；
8、步骤5：对初始识别结果进行评估，判断其是否满足预设的准确率要求；如果不满足，利用反复循环识别模块进入反复循
9、反复循环识别过程如下：
10、步骤6：根据初始识别结果，从训练数据集中选择相关的语音样本作为反馈样本；
11、步骤7：将反馈样本输入到训练好的循环神经网络或长短期记忆网络等模型中进行反复学习，更新模型参数；
12、步骤8：使用更新后的模型重新对初始识别结果进行识别，得到新的识别结果；
13、步骤9：重复步骤6至8，直到识别结果满足预设的准确率要求或达到最大循环次数；
14、步骤10：对最终识别结果利用后处理器进行后处理，如文本校正、语义理解等，以提高识别的准确性和可用性。
15、进一步地，所述智能耳机的麦克风阵列采集用户的语音信号数据表示为x=[x1，x2，…，xn]，且n为正整数。
16、进一步地，所述预处理过程中，利用信号处理器进行预处理，采用短时傅里叶变换对语音信号进行频谱分析提高语音信号的质量，公式为：其中是第n帧的频谱，是语音信号，是窗函数。
17、进一步地，语音信号特征的提取具体分析如下：
18、基于深度学习算法，卷积神经网络或长短时记忆网络，利用特征提取器对预处理后的语音信号进行特征提取，提取的特征包括梅尔频率倒谱系数，梅尔频率倒谱系数的公式为：其中是第i个系数，是梅尔滤波器组的输出，是滤波器组的数量。
19、进一步地，所述将提取的音频特征输入到初始的语音识别模型中进行识别，得到初始识别结果。
20、进一步地，所述模型样本，包括：
21、a1：根据初始识别结果，从训练数据集中选择相关的语音样本作为反馈样本，初步模型记为x；
22、a2：将反馈样本输入到训练好的循环神经网络或长短期记忆网络等模型中进行反复学习，得到更新模型之后的参数x+c；令x=x+c；
23、a3：使用更新后的模型重新对初始识别结果进行识别，得到新的识别结果；
24、a4：重复上述步骤a1～a3，直至c=t时结束循环，得到第r个标准更新模型，更新后的模型重新对初始识别结果进行识别，判断识别的结果是否满足预设的准确率，并且将识别时候的结果进行输出。
25、进一步地，所述获取模型样本还包括：
26、当识别的结果未达到预设的准确率且c=t达到最大循环的时候，执行以下循环：
27、b1：设初始语音信号为，当初始语音信号不满足条件的时候执行，i初始值为0，
28、b2：当为语音信号，采用梅尔频率倒谱系数特征提取方和将提取的音频特征输入到初始的语音识别模型中进行识别，重复a1～a3，直到筛选出满足预设的准确率要求的语音信号和新型模型。
29、进一步地，一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，包括麦克风阵列、信号处理器、特征提取器、反复循环识别模块和后处理器等；
30、麦克风阵列：麦克风阵列是语音识别的起点，用于捕捉用户发出的语音信号，通过多个麦克风组成的阵列结构，它可以实现声音的定向采集和增强；
31、信号处理器：信号处理器负责对麦克风阵列采集到的原始语音信号进行预处理，信号处理器的主要目标是提高语音信号的质量，减少不必要的噪声和失真；
32、特征提取器：特征提取器是语音识别系统的核心部分之一，它负责从预处理后的语音信号中提取出关键的特征信息；
33、反复循环识别模块：采用了一种反复循环的识别策略来提高语音识别的准确率，该模块首先使用初始的语音识别模型对特征向量进行识别，得到初始的识别结果；
34、后处理器：后处理器负责对最终识别结果进行进一步的处理和优化，它可以根据上下文信息、语法规则等对识别结果进行校正和修正，以提高识别的准确性和可用性。
35、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，智能耳机电子设备，该设备通过无线通信方式与其他设备连接，实现语音信号的传输和识别结果的显示，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述一种智能耳机的语音识别方法。
36、一种计算机可读存储介质，所述存储介质用于存储语音识别模型、模型参数、训练数据等，所述存储介质可以是任何能够存储电子数据的介质，如硬盘、闪存、光盘等，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述一种智能耳机的语音识别方法。
37、相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
38、1.本申请公开了一种智能耳机的语音识别方法、装置、电子设备及存储介质，本专利技术通过引入反复循环复杂算法，对语音识别过程进行迭代优化，提高了识别的准确性和效率。同时，通过特征提取和后处理等技术手段，进一步提升了识别的性能。此外，本专利技术还具有良好的可扩展性和可移植性，可以应用于不同类型的智能耳机电子设备中。
39、2.通过麦克风阵列、信号处理器、特征提取器、反复循环识别模块和后处理器等多个组成部分的协同工作，实现了高效、准确的语音识别功能；
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1.一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述智能耳机的麦克风阵列采集用户的语音信号数据表示为X=[X1，X2，…，Xn]，且n为正整数。
3.根据权利要求2所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述语音信号特征的提取具体分析如下：
5.根据权利要求4所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述将提取的音频特征输入到初始的语音识别模型中进行识别，得到初始识别结果和模型样本。
6.根据权利要求5所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述模型样本，包括：
7.根据权利要求6所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述获取模型样本还包括：
8.根据权利要求7所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，包括麦克风阵列、信号处理器、特征提取器、反复循环识别模块和后处理器等；
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质用于存储语音识别模型、模型参数、训练数据等，所述存储介质可以是任何能够存储电子数据的介质，如硬盘、闪存、光盘等，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述一种智能耳机的语音识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述智能耳机的麦克风阵列采集用户的语音信号数据表示为x=[x1，x2，…，xn]，且n为正整数。
3.根据权利要求2所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述语音信号特征的提取具体分析如下：
5.根据权利要求4所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述将提取的音频特征输入到初始的语音识别模型中进行识别，得到初始识别结果和模型样本。
6.根据权利要求5所述的一种智能耳机的语音识别方法，其特征在于，所述模型样本，包括：
7.根据权利要求6所述的一种智能耳机的语音识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：江正红，唐友豹，张宏军，
申请(专利权)人：深圳市美恩微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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