语音接收功能的电视机的制作方法

本发明涉及电视机领域，具体涉及一种语音接收功能的电视机。

背景技术：
语

音识别技术automaticspeechrecognition，(asr)。将人类的语音词汇转换为计算机可读的数字信号。目前的语音识别系统大致分为三类1.特定人语音识别系统。2.非特定人语音系统，识别的语音与人无关，需要通过大量的不同的人的语音数据库进行学习。3.多人识别系统，能够识别一组人的特征，组成特定语音识别系统，该系统需要对一组人进行训练。语音识别的方法大致为下面三种基于声道模型来将语音按时间分为离散的段，每段对应一个或多个语音基元的声学特征，得到语音序列表标号基本网格从而从此点得到基本的词序列。第二种模板匹配需要经过特征提取，模板训练和分类，判决。一般的技术有以下三种：

1.动态时间规整(dtw)

语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。60年代日本学者itakura提出了动态时间规整算法(dtw：dynamictimewarping)。算法的思想就是把未知量均匀的升长或缩短,直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。

2.隐马尔科夫(hmm)

hmm是对语音信号的时间序列结构建立建立模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。可见hmm合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。

3.矢量量化(vq)

将语音信号波形的k个样点的每一帧，或有k个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k维无限空间划分为m个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量，实现最大可能的平均信噪比。

第三种利用人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ann)本质上是一个自适应非线性系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力和输入-输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。

目前有一种通过语音控制照明灯进行开关度调节的控制系统，该控制系统在上电后自启动，包括固定安装于墙壁或者家居上的用于获取语音的语音输入单元，用于对语音输入单元获取的语音进行分析并得到语音中的文字内容的语音分析单元，以及用于根据所述文字内容控制对应灯具的受控开关的灯具控制单元其中，在使用时，灯具控制单元通信连接至灯具通信网关，灯具通信网关连接有至少一组受控灯具，每组受控灯具包括一与灯具控制单元通信连接的受控开关与照明灯。实施本发明的控制系统及方法，操作者只需要输入一次语音，就可以控制照明灯进行持续点亮，且通过语音进行控制时，实现了对任意一个或者多个照明灯的分别控制，让照明灯的控制更加智能化。

传统电视机需要遥控器来进行控制，不够智能。当你正在用双手做事的时候没办法腾出空间再来操作遥控器。

传统技术存在以下技术问题：

现有的语音识别电视机由于单个麦克风的语音信号输入与电视机本身的音频信号冲突，极大地影响了对语音信号的识别，电视机难以迅速地做出相应的反馈，效率低下，准确率，灵敏度都不尽如人意。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种语音接收功能的电视机。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种语音接收功能的电视机，包括：

所述电视机设置有多个麦克风，所述多个麦克风形成指向形接收，追踪说话人，减少电视机里扬声器的干扰；将所述电视机的扬声器信号作为输入，用于回声抵消消除麦克风对电视机本身的音频信号；所述电视机设置回声抵消系统，所述回声抵消系统用于消除电视机里扬声器的声音，从而减小用户在语音控制电视机的扬声器的声音的干扰。

在其中一个实施例中，所述回声抵消系统包括自适应滤波器和自适应算法，所述自适应滤波器的系数是变化的，远端输入经过自适应fir滤波器后就得到了近似于近端输入的数据，并与近端输入相减后得到了误差e。

在其中一个实施例中，所述误差e作为自适应lms算法的输入在需要的时候去更新自适应fir滤波器的系数给后面远端数据处理用。

在其中一个实施例中，经过处理后的音频信号是所述电视遥控器的编码信号，将这些二进制编码信号去调制固定频率的载波信号，再利用载波信号去控制红外信号，使这些代码可以通过红外光被传送出去，远处的红外接收头接收，放大，检波，整形，得到ttl电平信号给单片机译码并执行，从而控制对象。

本发明的有益效果：

本专利将电视机扬声器信号作为输入，用于回声抵消技术的消除麦克风接收到电视机本身的音频信号；语言接收和处理电路的输出，产生通常对应于电视机遥控器的编码信号(即电视机遥控器的每个按键对应一个或一组编码)，这个信号与电视机红外接收器的输出编码是一样的。

附图说明

图1是本发明语音接收功能的电视机中现有技术电视机的示意图。

图2是本发明语音接收功能的电视机的语音识别流程图。

图3是本发明语音接收功能的电视机的信号处理示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

参阅图2和图3，一种语音接收功能的电视机，包括：

所述电视机设置有多个麦克风，所述多个麦克风形成指向形接收，追踪说话人，减少电视机里扬声器的干扰；将所述电视机的扬声器信号作为输入，用于回声抵消消除麦克风对电视机本身的音频信号；所述电视机设置回声抵消系统，所述回声抵消系统用于消除电视机里扬声器的声音，从而减小用户在语音控制电视机的扬声器的声音的干扰。

在其中一个实施例中，所述回声抵消系统包括自适应滤波器和自适应算法，所述自适应滤波器的系数是变化的，远端输入经过自适应fir滤波器后就得到了近似于近端输入的数据，并与近端输入相减后得到了误差e。

在其中一个实施例中，所述误差e作为自适应lms算法的输入在需要的时候去更新自适应fir滤波器的系数给后面远端数据处理用。

在其中一个实施例中，经过处理后的音频信号是所述电视遥控器的编码信号，将这些二进制编码信号去调制固定频率的载波信号，再利用载波信号去控制红外信号，使这些代码可以通过红外光被传送出去，远处的红外接收头接收，放大，检波，整形，得到ttl电平信号给单片机译码并执行，从而控制对象。

本发明的有益效果：

本专利将电视机扬声器信号作为输入，用于回声抵消技术的消除麦克风接收到电视机本身的音频信号；语言接收和处理电路的输出，产生通常对应于电视机遥控器的编码信号(即电视机遥控器的每个按键对应一个或一组编码)，这个信号与电视机红外接收器的输出编码是一样的。

下面介绍一个本申请的具体场景：

现有的电视机硬件电路一般由红外线接收器来接收遥控器所发射的红外信号再输出ttl电平信号，扬声器用以放大音频信号，电视机处理电路用以检波，处理亮度，色度信号以及对音频信号进行鉴频，独立的电视机遥控器可以发射红外信号。大致的现有电视机组成的如图1。由于麦克风靠近电视机，而电视机本身的喇叭也会发声，本机的声音进入麦克风再有本机的喇叭播放出来周而复始产生杂音，因此对本机的喇叭进行回音消除显得尤为重要。我们所发明的带有语音识别功能的电视机为了解决这个问题，设置了有多个麦克风，形成指向形接收，追踪说话人，减少电视里扬声器的干扰。同时将电视机的扬声器信号作为输入，用于回声抵消消除麦克风对电视机本身的音频信号。我们的回声抵消系统包括自适应滤波器和自适应算法，一般的滤波器系数是固定的，而自适应滤波器的系数是变化的，远端输入经过自适应fir滤波器后就得到了近似于近端输入的数据，并与近端输入相减后得到了误差e。误差e作为自适应lms算法的输入在需要的时候去更新自适应fir滤波器的系数给后面远端数据处理用如图3。经过处理后的音频信号，是通常电视遥控器的编码信号，我们将这些二进制编码信号去调制固定频率的载波信号，再利用载波信号去控制红外信号，使这些代码可以通过红外光被传送出去，远处的红外接收头接收，放大，检波，整形，得到ttl电平信号给单片机译码并执行，从而控制对象，实现本发明的基本操作目的。

以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。