用于语音检测的方法及设备与流程
本说明涉及一种用于语音检测(例如，语音分类)的设备及相关的用于语音检测的方法。更具体来说，本发明涉及利用有限的计算能力来检测应用中(例如，助听器中)是否存在语音的设备及相关方法。
背景技术：
语音检测已获得极大关注，并广泛地应用于音频信号处理领域中，且近年来语音检测已取得许多进步。具体来说，计算(处理)能力及因特网连接方面的进步已实现了为许多装置提供准确语音检测的技术。然而，这些方法在许多低(超低)功率应用(例如，处理能力、电池功率等皆有限的应用)中无法实行计算。举例来说，在持久的电池寿命最为重要且云处理由于等待时间限制而尚不具可行性的情况下的助听器应用中，当前方法并不可行。鉴于这些不足，实施以最小的计算资源准确且高效地运行的语音分类器(语音检测器)颇具挑战性。
技术实现要素：
在一般方面中，一种用于检测语音的设备可包含信号调节级，所述信号调节级经配置以接收与第一频带宽度中的声能对应的信号，对所述所接收到的信号进行滤波以产生语音带信号，所述语音带信号与第二频带宽度中的声能对应，所述第二频带宽度是所述第一频带宽度的第一子集；计算所述所接收到的信号的第一能量值序列；及计算所述语音带信号的第二能量值序列。所述设备还可包含检测级，所述检测级包含多个语音与噪声区分器。所述检测级可经配置以接收所述第一能量值序列及所述第二能量值序列；及基于所述第一能量值序列及所述第二能量值序列，为所述多个语音与噪声区分器中的每一语音与噪声区分器提供相应的语音检测指示信号。所述设备还可进一步包含组合级，所述组合级经配置以：组合所述相应的语音检测指示信号；及基于所述相应的语音检测指示信号的所述组合，提供所述所接收到的信号中存在语音及所述所接收到的信号中不存在语音中的一者的指示。
在另一一般方面中，一种用于语音检测设备可包含信号调节级，所述信号调节级经配置以：接收经数字取样的音频信号；计算所述经数字取样的音频信号的第一能量值序列；及计算所述经数字取样的音频信号的第二能量值序列。所述第二能量值序列可与所述经数字取样的音频信号中的语音带对应。所述设备还可包含检测级。所述检测级可包含基于调制的语音与噪声区分器，所述基于调制的语音与噪声区分器经配置以基于所述语音带中的时间调制活动来提供第一语音检测指示。所述检测级还可包含基于频率的语音与噪声区分器，所述基于频率的语音与噪声区分器经配置以基于对所述第一能量值序列与所述第二能量值序列的比较来提供第二语音检测指示。所述检测级可进一步包含脉冲检测器，所述脉冲检测器经配置以基于所述经数字取样的音频信号的一阶微分来提供第三语音检测指示。所述设备还可包含组合级，所述组合级经配置以组合所述第一语音检测指示、所述第二语音检测指示及所述第三语音检测指示；及基于所述第一语音检测指示、所述第二语音检测指示及所述第三语音检测指示的所述组合，提供所述经数字取样的音频信号中存在语音及所述经数字取样的音频信号中不存在语音中的一者的指示。
在另一一般方面中，一种用于语音检测的方法可包含：由音频处理电路接收与第一频带宽度中的声能对应的信号；对所述所接收到的信号进行滤波以产生语音带信号，所述语音带信号与第二频带宽度中的声能对应。所述第二频带宽度可以是所述第一频带宽度的子集。所述方法可进一步包含计算所述所接收到的信号的第一能量值序列；及计算所述语音带信号的第二能量值序列。所述方法还可包含：由包含多个语音与噪声区分器的检测级接收所述第一能量值序列及所述第二能量值序列；及基于所述第一能量值序列及所述第二能量值序列，为所述多个语音与噪声区分器中的每一语音与噪声区分器提供相应的语音检测指示信号。所述方法还可进一步包含：由组合级组合所述相应的语音检测指示信号；及基于所述相应的语音检测指示信号的所述组合，提供所述所接收到的信号中存在语音及所述所接收到的信号中不存在语音中的一者的指示。
附图说明
图1a是说明实施语音分类器的设备的框图。
图1b是说明实施语音分类器的另一设备的框图。
图2是说明语音分类器的一部分的实施方案的框图，所述语音分类器可结合图1a及1b的设备来实施。
图3是说明图1b的设备的实施方案的框图。
图4是说明图1b的设备的另一实施方案的框图。
图5及6是说明例如图3及4的实施方案中的低频噪声检测器的操作的图形。
图7a是说明对音频信号进行语音分类(语音检测)的方法的流程图。
图7b是说明对音频信号进行语音分类(语音检测)的方法的流程图，所述方法可结合图7a的方法来实施。
在各个图式中，相似的参考符号指示相似及/或类似的元件。
具体实施方式
本发明涉及语音分类(例如，语音检测)设备(及相关方法)。如本文中所论述，语音分类(语音检测)指代识别音频信号中的所关注语音内容，所述音频信号可包含其它(例如，非所要的)音频内容，例如噪声，例如白色噪声、粉红噪声、多路重合噪声、脉冲噪声等。白色噪声可为每频率具有相等能量(声能)的噪声，粉红噪声可为每倍频程具有相等能量的噪声，多路重合噪声可为两个或多于两个人说话声(在背景中)，且脉冲噪声可为可包含与所要语音内容相似的声能的短持续时间噪声，例如锤子击打钉子、关门、盘子当啷作响等。脉冲噪声可具有持续时间短、重复、响亮的特点，及/或可包含噪声后回响。语音分类的目标是即使在包含所要语音内容的音频信号中存在噪声内容时，仍识别出包含所要语音内容(例如，一个人直接对佩戴助听器的另一人说话)的音频信号。出于揭示目的，术语“语音”通常指代音频信号中的所要语音内容，且“语音分类”指代识别音频信号是否包含语音。
本文中所描述的实施方案可用于实施高计算效率且高功率效率的语音分类器(及相关联方法)。此可基于实例性实施方案中所包含的语音与噪声区分器(检测器)的特定布置以及使用高计算效率的方法而针对音频信号(例如，本文中所描述的音频信号)确定语音分类来实现。
在本文中所描述的实例性实施方案中，对各种操作参数及技术(例如阈值、系数、计算、取样速率、帧速率、频率范围(频带宽度)等)加以描述。这些实例性操作参数及技术是举例说明，且所使用的具体的操作参数、操作参数值及技术(例如，计算方法等)将取决于特定实施方案而定。此外，可以若干种方式确定用于确定给定实施方案的具体操作参数及技术的各种方法，例如使用实证测量及数据、使用训练数据等。
图1a是说明实施语音分类的设备100的框图。如图1a中所展示，设备100包含麦克风105、模/数(a/d)转换器110、信号调节级115、检测级(例如，语音与噪声区分级)120、组合级(例如，统计数据汇集与组合级)125、音频信号修改级130、数/模转换器135及音频输出装置(例如，扬声器)140。在设备100中，语音分类器可包含信号调节级115、检测级120及组合级125。
麦克风105(例如，麦克风105的换能器)可提供与在麦克风105处接收到的声能对应的模拟电压信号。即，麦克风可跨越可闻频率范围(例如，第一频率范围)将物理声波压力变换成声能的相应等效电压表示。a/d转换器110可从麦克风接收模拟电压信号并将所述模拟电压信号转换成模拟电压信号的数字表示(例如，数字信号)。
信号调节级115可接收数字信号(例如，所接收到的信号)，且基于所接收到的(数字)信号而针对检测级120生成多个输入。举例来说，可使用与所接收到的信号中语音能量是主导语音能量区的一部分对应的频率通带(例如，第二频率范围)的带通滤波器(图1a中未展示)来处理所接收到的信号，其中通带的频率范围是所接收到的信号中所包含的频率的子集。然后，信号调节级120可计算所接收到(数字)信号及带通滤波信号的相应能量值序列(例如，第一序列及第二序列)。信号调节级115可将第一能量值序列及第二能量值序列作为输入传递到检测级120，检测级120可基于所接收到的输入信号而执行语音与噪声区分及/或检测。
在一些实施方案中，检测级120可包含多个语音与噪声区分器，例如本文中所描述的语音与噪声区分器。举例来说，检测级120可经配置以从信号调节级115接收第一能量值序列及第二能量值序列，并基于第一能量值序列及第二能量值序列而针对所述多个语音与噪声区分器中的每一语音与噪声区分器将相应的语音检测指示信号提供到组合级125。根据特定实施方案(例如，特定检测器)，相应的语音检测指示信号可指示可存在语音，指示可不存在语音，或指示可存在具体类型的噪声(例如，脉冲噪声)。
在一些实施方案中，组合级125可经配置以组合来自检测级120的相应的语音检测指示信号(例如，汇集关于相应的语音检测指示信号的统计数据，并组合这些所汇集的统计数据)以指示所接收到的信号中是否存在语音。即，基于相应的语音检测指示信号的组合，组合级125可提供对所接收到的信号中存在语音及所接收到的信号中不存在语音中的一者的指示。基于由组合级125提供的所述指示(例如，存在语音或不存在语音)，音频信号修改级130可然后对所接收到的(数字)信号执行音频处理(例如，以移除噪声，加强语音，摒弃所接收到的信号等)。音频信号修改级130可将所处理的信号提供到d/a转换器135，且d/a转换器135可将所处理的信号转换成模拟(电压)信号以供在音频输出装置140上回放。
在一些实施方案中，如下文进一步论述，由组合级125组合相应的语音检测指示信号(来自检测级120)可包含将加权滚动计数值维持在下限与上限之间，其中加权滚动计数值可基于相应的语音检测指示信号而定。组合级125可经配置以：在加权滚动计数值高于阈值的情况下指示所接收到的信号中存在语音；及在加权滚动计数值低于所述阈值的情况下指示所接收到的信号中不存在语音。如上文所述，下文至少参照图3更详细地论述此实施方案的实例。
图1b是说明实施语音分类的另一设备150的框图。图1b中所图解说明的设备150类似于图1a中所展示的设备100，但设备150进一步包含低频噪声检测器(lfnd)155。因此，上文对图1a的论述也可适用于图1b，为简洁起见，所述论述的细节在此不再重复。
在此实例中，lfnd155可经配置以检测所接收到的(数字)音频信号中是否存在低频及/或超低频噪声(例如，汽车、飞机、火车等中可存在的运载工具噪声)。在一些实施方案中，lfnd155响应于检测到低频及/或超低频噪声的阈值水平，lfnd155可经由信号(反馈信号)来指导信号调节级将其通带频率范围(例如，语音带)改变(更新)为较高的频率范围(例如，第三频率范围)，以减小所检测到的低频噪声对语音分类的影响。下文更详细地论述lfnd的实例性实施方案(例如，可用于实施lfnd155)。
然而，简略来说，在一些实施方案中，继续以图1a的实例为例，lfnd155可经配置以基于所接收到的(数字)信号来确定第一频带宽度中的声能中低频噪声能量的量。lfnd155可进一步经配置以在确定低频噪声能量的量高于阈值的情况下，将反馈信号提供到信号调节级115。如上文所述，信号调节级115可经配置以响应于反馈信号而将第二频带宽度改变为第三频带宽度。所述第三频带宽度可以是第一频带宽度的第二子集且包含比第二频带宽度高的频率，如上文所论述。
在一些实施方案中，lfnd155可进一步经配置以基于所接收到的信号来确定在第一频带宽度上的声能中低频噪声能量的量已从高于所述阈值减小到低于所述阈值，且改变反馈信号以指示在第一频带宽度上的声能中低频噪声能量的量低于所述阈值。信号调节级115可进一步经配置以响应于反馈信号的改变而将第三频带宽度改变为第二频带宽度。
图2是说明语音分类器(检测器)设备的一部分的实施方案的框图，所述语音分类器(检测器)设备可结合图1a及1b的设备来实施。在一些实施方案中，可以用于语音分类及/或音频信号处理的其它设备中来实施图2中所展示的布置。出于图解说明目的，将参考图1a且参考对图1a的以上论述进一步描述图2中所展示的布置。
如图2中所展示，检测级120可包含基于调制的语音与噪声区分器(msnd)121、基于频率的语音与噪声区分器(fsnd)及脉冲检测器(id)123。在其它实施方案中，可使用其它布置。检测级120可接收(例如，从信号调节级115)基于语音的能量值序列116且接收基于所接收到的信号(例如，麦克风信号的数字表示)的能量值序列117。
在一些实施方案中，msnd121可经配置以基于选定语音带(例如，参照图1a所论述的第二频带宽度或第三频带宽度)中的时间调制活动来提供第一语音检测指示(例如，提供到组合级125)。举例来说，msnd121可经配置以基于语音及噪声的相应时间调制活动水平来区分语音与噪声。msnd121在被恰当配置时(例如，基于实证测量)可区分具有缓慢变化的能量浮动(例如，房间环境噪声、空调/hvac噪声)的噪声与语音，语音具有比大多数噪声信号高的能量浮动。另外，msnd121在被恰当配置时还可提供免受时间调制特性与语音的时间调制特性较接近的噪声(例如，多路重合噪声)影响的抗干扰性(例如，防止不正确的语音分类)。
在一些实施方案中，msnd121可经配置以通过以下方式来区分语音与噪声：基于第二能量值序列来计算语音带信号的语音能量估计值；基于第二能量值序列来计算语音带信号的噪声能量估计值；并基于对语音能量估计值与噪声能量估计值的比较来提供其相应的语音检测指示。可在第一时间周期内计算语音能量估计值，且可在第二时间周期内计算噪声能量估计值，第二时间周期大于第一时间周期。下文更详细地论述这些实施方案的实例。
在一些实施方案中，fsnd122可经配置以基于对第一能量值序列与第二能量值序列的比较(例如，对语音带中的能量与所接收到的信号的能量进行比较)来提供第二语音检测指示(例如，提供到组合级125)。在一些实施方案中，fsnd122可通过将噪声识别为不具有预期语音频率含量的那些音频信号能量来区分语音与噪声。基于实证研究，fsnd122可有效地识别并排除带外噪声(例如，在选定语音带之外)，例如一串叮当响的钥匙、运载工具噪声等所产生的噪声的至少一部分。
在一些实施方案中，fsnd122可经配置以通过对第一能量值序列与第二能量值序列进行比较来识别并排除带外噪声，并基于所述比较来提供第二语音检测指示。即，fsnd122可对选定语音带中的能量与整个所接收到的(数字)信号中的能量进行比较(例如，在同一时间周期内)以识别并排除所接收到的信号中的带外音频内容。在一些实施方案中，fsnd122可通过确定第一能量值序列中的能量值与第二能量值序列中的对应(例如，在时间上对应)能量值的比率来对第一能量值序列与第二能量值序列进行比较。
在一些实施方案中，id123可经配置以基于经数字取样的音频信号的一阶微分来提供第三语音检测指示。在一些实施方案中，id123可识别可被msnd121及fsnd122不正确地识别为语音的脉冲噪声。举例来说，在一些实施方案中，id123可经配置以识别噪声信号，例如所述噪声信号可能出现在工厂中或存在重复脉冲型声音(如钉子锤击)的其它环境中。在一些例子中，这些脉冲噪声可与语音具有相同的调变型式，且因此可能会被msnd121不正确地识别为语音。此外，这些脉冲噪声还可具有充足的带内(例如，在选定语音带中)能量内容，且也可能会被fsnd122不正确地识别为语音。
在一些实施方案中，id123可通过对针对第一能量值序列中的一帧所计算的值与针对第一能量值序列中的先前帧所计算的值进行比较来识别脉冲噪声，其中所述帧及所述先前帧中的每一者包含第一能量值序列的相应多个值。在此实例中，id123可进一步基于所述比较来提供第三语音检测指示，其中第三语音检测指示指示在第一频带宽度上的声能中存在脉冲噪声及在第一频带宽度上的声能中不存在脉冲噪声中的一者。
在一些实施方案中，组合级125可经配置以接收并组合第一语音检测指示、第二语音检测指示及第三语音检测指示。基于第一语音检测指示、第二语音检测指示及第三语音检测指示的组合，所述组合级可提供经数字取样的音频信号中存在语音及经数字取样的音频信号中不存在语音中的一者的指示。下文更详细地论述(统计数据汇集及)组合级125的实例性实施方案。
图3是说明可实施图1b的设备150的设备300的框图。在此实例中，设备300与设备150包含类似的元件，且用相似的参考编号来指代这些元件。对设备300的论述提供具体实施方案的细节。在其它实施方案中，可使用或可不使用参照图3所论述的具体方法。针对图3中的设备300所展示的额外元件(与图1b相比)用300系列参考编号来指代。在图3中，展示各种操作信息，例如帧速率，例如信号调节级115的带通滤波器315的@fs速率。为清晰且完整地加以论述，参照图3重复上文参照图1b所论述的一些细节。
在图3的实例性实施方案中，去往信号调节级115的输入信号可以是时域取样音频信号(所接收到的信号)，所述时域取样音频信号是通过以下方式获得：通过麦克风105的换能器将物理声波压力变换成其等效电压表示，且然后通过a/d转换器110进行传递以将模拟电压表示(模拟电压信号)转换成数字音频样本。然后，可将数字化的(所接收到的)信号传递到bpf315，bpf315可实施滤波函数f[n]，其中bpf315可经配置以保留所接收到的信号中预期语音能量最占主导的内容，而排除所接收到的信号的其余部分。举例来说，在此实例中，可通过以下方程式获得带通信号：
ybp[n]＝(x*f)[n]
其中x[n]是以取样速率fs取样的输入(音频)信号(所接收到的信号)，且ybp[n]是带通滤波信号。
虽然语音可含有在宽频率范围内的信号能量，但实证测量已表明，在300到700hz的范围内进行带通滤波可有效地排除宽范围的噪声，同时仍存留能量(声能)频谱的语音占主导部分。
在获得带通滤波信号之后，可跨越m个样本计算以下两个平均值：
其中m是整数，且ebp_inst[n]及emic_inst[n]是样本n处的瞬时能量(在fs取样速率下)。由于每m个样本才可计算及利用能量估计值，因此新的能量估计值e[m]bp_frame及e[m]mic_frame可定义为如下：
emic_frame[m]＝emic_inst[mm]，其中m＝0，1，2，...且，
其中m是在大幅下降的速率fs/m下的时间(帧)索引。可由图3中的块316及317执行帧能量计算。
在计算出以上信号能量、信号能量值(例如，每m个样本计算的能量值序列)之后，平滑滤波器318及319可使用相应的先前帧来对当前信号能量值进行指数性平滑，如下：
ebp[m]＝α×ebp[m-1]+(1-α)×ebp_frame[m]
emic[m]＝α×emic[m-1]+(1-α)×emic_frame[m]
其中α是平滑系数，且ebp[m]及emic[m]分别是平滑的带通能量及麦克风信号能量。然后，可将ebp[m]及emic[m]传递到检测单元120以供分析。事实已表明，等效帧长度时间m＝0.5ms会在语音分类器(例如本文中所描述的语音分类器)中产生良好的结果，而可取决于给定实施方案的计算能力限制或容量(capability)而使用0.1到5ms的较宽范围。平滑系数α应选择为使得其严密地跟循帧能量平均值。
在一些实施方案中，取决于特定的硬件架构，可执行其它形式的能量计算。举例来说，如果帧能量不是现成可用的，那么可使用以下方程式连续地且直接依据x[n]及ybp[n]来获得ebp[m]及emic[m]：
ebp[n]＝α×ebp[n-1]+(1-α)×x[n]2
emic[n]＝α×emic[n-1]+(1-α)×ybp[n]2
在此实例中，能量计算的形式可有所变化，只要在将能量计算(估计值)提供到检测单元之前在适当的取样速率(例如，在此实例中是fs/m速率)下最终对ebp[n]及emic[n]估计值进行取样即可。
如图3中所展示，去往msnd121的输入是带通信号能量ebp[m]，msnd121可使用所述带通信号能量ebp[m]来监测带通信号的调变水平。在此实例中，由于已将ebp[m]滤波到预期语音占主导的狭窄带宽度，因此高的时间活动水平可表明语音存在可能性的高。虽然存在随时间而监测调变水平的许多方式，但计算简便且有效的方式是使用最大值跟踪器及最小值跟踪器来监测能量调变变化范围，所述最大值跟踪器及最小值跟踪器经调谐(配置等)以提供相应的语音能量指标s及噪声能量指标n。在此实例中，对于每一帧间隔
其中ls及ln是m的整数倍。
在此实例中，由于这两个计算仅分别在帧长度
其中ls是fs/ls帧速率下的语音数据索引点，且ln是在fs/ln速率下的噪声数据索引。即在此实例中，如果超过散度阈值th，那么宣布语音事件speechdetectedmsnd[ls]为真，否则宣布为假。由于th有效地控制msnd121的敏感度，因此应关于低信噪比(snr)环境中的预期语音活动检测速率来调谐(确定、建立等)th以调整其失败容差。此阈值的范围可取决于若干个因素，例如bpf315的所选带宽、bpf315的滤波阶数、fsnd122以其自身阈值为依据的预期失败率及/或组合级125中的所选组合权重。因此，msnd121的具体阈值将取决于特定实施方案而定。
还是在此实例中，针对msnd121所选的ls及ln长度可对检测语音事件的结果具有各种影响。举例来说，由于msnd121可对瞬态噪声事件灵敏，因此较短的窗口长度在脉冲噪声环境中可更加适当，以将脉冲噪声污染限制到较短的时间周期。相比之下，较长的ls长度不易漏掉语音活动事件，例如当扬声器可在词语、词组或句子之间暂停超过通常(或预期)时长时。实证数据已表明ls＝10到100的窗口长度能有效进行语音分类。然而，通常fsnd122的性能可在具有更多数据点的情况下提高，由于在此实例中与fsnd122共享(也由fsnd122使用)的ls与数据点样本数目/秒反相关，因此ls越短，可产生的性能越高，但可需要较高的计算能力。
与ls形成对比，ln越长，可产生的噪声估计值越准确。在此实例中，适合于ln的时间帧可在3到8秒量级。此时间周期可经选择以确保最小值跟踪器(上文所论述)具有充足的时间在语音片段之间找到噪底。在存在语音时，语音能量会使平滑能量ebp[m]估计值向上偏倚。因此，只有在词语(语音片段)之间才可得到准确的噪声水平估计，词语可能隔开3到8秒，具体情形取决于发言人的语速。在此实例性实施方案中，最小值跟踪器应自动默认为在语音片段之间观测到的最低水平。
如图3中所展示，在此实例中去往fsnd122的输入是带通滤波信号及麦克风信号能量：ebp[m]及emic[m]。可使用以下公式由麦克风能量除以带通信号能量来给出“语音带外”能量的一部分的估计值，可每ls间隔计算带通信号能量以保存计算：
其中ls是在fs/ls速率下的帧数目。
当能量比率er[ls]相对大时，可指示存在大量的带外能量，这可表明所接收到的信号可能不是(可能不含有)语音。反之，当er[ls]相对小时，可指示存在少量的带外能量，这可指示信号主要是语音或类语音内容。er[ls]的中间值可指示存在语音或类语音内容与带外噪声的混合，或指示不确定的结果。然后，fsnd122可(由fsnd122)使用以下关系确定形成用于语音检测的逻辑决策：
speechdetectedfsnd[ls]＝(er[ls]＜th)
其中th是fsnd122的能量比率阈值。
fsnd122的能量比率阈值应被设定为避免排除语音与噪声的混合内容。此阈值的范围可取决于bpf315的所选带宽、bpf315的滤波阶数、msnd121的以其阈值为依据的预期失败率、及组合级125处的所选组合权重。因此，fsnd122的具体阈值将取决于特定实施方案而定。
如先前所论述，脉冲噪声信号可能满足msnd121及fsnd122两者的语音检测标准且导致错误的语音检测决策。虽然大部分脉冲型噪声信号可被fsnd122捕捉，但msnd121或fsnd122可能不容易将其余部分与语音区分开。举例来说，一串钥匙叮当作响会产生大部分处于带外的类脉冲内容，且因此将被fsnd122排除。然而，若干个脉冲噪声(例如，一块木头锤击钉子生成的噪声(声音))可含有足以满足fsnd122的阈值的带内能量(例如，以指示可能存在语音)。这些脉冲噪声产生的后回响(震荡)也可满足msnd121的调变水平阈值(例如，以指示可能存在语音)。id123可经配置以通过补充msnd121及fsnd122的操作来检测这些类型的脉冲噪声，以检测本来可能不被识别出或可能被不正确地检测为语音的这些语音相似脉冲。
在此实例中，去往id123的输入是麦克风信号能量emic[m]。由于fsnd122及msnd121可实现良好的排除性能，因此id可经配置以用作次级检测器，且可检测脉冲噪声的高计算效率id123可使用以下关系来操作：
其中ei[m]是两个连续的m间隔之间的麦克风信号能量变化的估计值。高于通常的变化将表明是脉冲事件。因此，id单元的输出可由以下逻辑状态表达：
impusledetected[m]＝(ei[m]＞th)
其中th是阈值，高于所述阈值，麦克风信号被视为含有脉冲噪声内容。
在此实例中，与msnd121及fsnd122不同，并不是每ls间隔评估脉冲状态，而是每单个间隔m即评估脉冲状态，这是因为脉冲持续时间可短至几毫秒，这可小于ls的长度，且因此在大多数情形中可能会被完全漏掉。应基于较低的水平可能会在语音期间触发脉冲检测这一考虑来设定id123的th阈值。此外，id123的极高th阈值水平可导致漏掉对轻缓脉冲(例如，较低能量的脉冲)的检测。id123的th值可至少取决于组合级124中所使用的脉冲检测偏倚量。因此，id123的具体阈值将取决于特定实施方案而定。
虽然msnd121、fsnd122及id123就语音存在状态提供相应的独立数据点，但在本文中所描述的实施方案中，可组合相应数据点(语音检测指示)以提供更准确的语音分类。就组合级125的配置及操作来说，应考虑若干个因素。这些因素可包含语音分类速度、语音检测滞后性、低snr环境中的语音检测准确性、不存在语音时的错误语音检测、对比通常低的语速的语音检测及/或语音分类状态颤动(fluttering)。
组合个别语音检测决策输出、满足以上因素且实现高效的(低)计算能力要求的方式可通过使用移动语音计数器325来实现，语音计数器325在本文中被称为语音检测计数器，其可如下文所描述地操作。
在此实例中，可在每一ls间隔处使用以下逻辑来更新语音检测计数器325：
如果(speechdetectedfsnd[ls]&&speechdetectedmsnd[ls])
语音检测计数器＝语音检测计数器+上涨值
否则
语音检测计数器＝语音检测计数器-下降值
结束
此外，可通过选择比下降值高的上涨值来使语音检测计数器(计数器)125的更新偏倚，以处置比通常慢的讲话事件(例如，词语之间的停顿较长)。已实证地表明，3比1的比率能提供适合的偏倚水平。使用此上涨值偏倚可允许选择较小的ls间隔长度，较小的ls间隔长度继而可因将脉冲噪声污染限制到较短的周期且增加fsnd间隔的数目因此提高fsnd的有效性而减小错误语音检测率，这可允许降低msnd121的阈值以改进较低的snr环境中的语音检测。
如本文中所论述，脉冲型噪声有时可能被fsnd122及msdn121错误地检测为语音。然而，在此实例中，id123在大多数情况中可识别出这些脉冲噪声。脉冲噪声期间的错误语音分类应该避免，且id123的决策可用于强制执行所述目的。然而，由于在语音期间可能会发生偶然的错误脉冲触发，因此不应以二元形式来进行此强制执行，否则在一些情形中可能会漏掉语音分类。避免此问题的一种高计算效率方式是在检测到脉冲时，(例如)使用以下逻辑在每一m间隔处直接将语音检测计数器325向下偏倚特定的量：
如果(impulsedetected[m])
语音检测计数器＝语音检测计数器-脉冲偏倚调整
结束
此向下偏倚可有助于在正确方向上操控计数器325(例如，在存在与语音相似的脉冲噪声时)，同时使得偶然发生错误触发，而非做出可能会导致漏掉有效语音分类的二元决策。
实证结果已表明，在适合的偏倚调整水平下，当语音及脉冲噪声两者同时出现时(或存在)可实现准确的语音检测(分类)。在此实例中，此检测是可能的，这是因为上涨值条件通常是以比脉冲偏倚调整速率的高得多的速率被触发，甚至在脉冲反复发生时也是如此。因此，在适合的脉冲偏倚调整水平下，可在存在脉冲噪声时实现准确的语音检测。脉冲偏倚调整值可取决于数个因素，例如脉冲阈值、语音检测计数器325的阈值(下文所论述)、m间隔长度及取样频率。在一些实施方案中，可使用1到5倍于上涨值偏倚(权重)值的脉冲偏倚调整率(权重)。
在此实例中，语音检测计数器325随时间而有效地维持msnd121、fsnd122及id123的相应的语音检测指示的滑动平均值(runningaverage)。因此，当语音检测计数器325达到足够高的值时，此可强烈地指示存在语音。在此实例中，语音分类器的输出可用以下公式表示：
语音分类＝(语音检测计数器>th)
其中1＝有语音分类，0＝无语音分类。
阈值(高于所述阈值，组合级125的语音分类状态326宣布语音分类)的选择可取决于检测延迟容差对语音分类决策置信度。阈值越高，语音分类决策正确的置信度越高。然而，相较于较低的阈值，较高的阈值可导致平均时间较长(例如，更多的ls间隔)，且因此导致语音分类延迟较长。组合级125的阈值越低，用于形成语音分类装置的平均间隔的数目便越低，且因此，较快的检测是以可能较高的错误检测率为代价。
举例来说，假设为具有20ms的ls间隔长度的语音检测计数器325选择阈值400。由于语音检测计数器增加的最迅速方式是在上涨值速率3下在每一个ls间隔处达到上涨值条件，因此从安静开始点算起最短的可能(例如，最好情形)语音分类时间将是
语音检测计数器325还可施行连续性要求。举例来说，口语会话通常处于数秒到数分钟量级，而大部分噪声不会持续超过几秒。通过施行连续性，由于语音检测计数器325维持本文中所论述的滑动平均值及所述过程的固有连续性要求，可过滤掉这些噪声事件，而无论fsnd122的、msnd121的及id123的个别语音检测决策如何。
为了提供滞后性，即为了在语音已出现达一定时间周期的情况下强制较长时间地保持在语音分类状态中，可几乎不耗电地再次使用(在计算上)语音检测计数器325。此可通过将语音检测计数器325限制到适当值来实现：限制值越高，语音检测计数器325可增大得越高，且因此在语音消失时，语音检测计数器325下降且越过无语音阈值所花费的时间就越长。相反，在存在较长周期的语音时，较低的限制值将不允许语音检测计数器325增加太多，且因此在语音消失时，将需要较短的时间在其向下方向上达到语音分类阈值。
返回到先前实例，如果在退出已持续一会儿的先前所确定语音分类之前出现8秒的周期(例如，以处置(举例来说)其中说话方中的一方或多方在作出回复之前重复花费几秒的情形)，那么语音检测计数器325可使用800的限度。在此实例中，在值800下从语音检测计数器325开始，使用下降值＝1，假设在此周期期间未发生脉冲事件现，在ls＝20ms的情况下，计数器将花费正好8秒下降到先前所述的阈值400，这会使得语音分类级326的分类从有语音改变为无语音。在此8秒的时间周期期间，如果扬声器开始扬声，那么语音检测计数器325将增加且再次限制在800处。应注意，也应在向下方向上将语音检测计数器325限制在0处，以防止语音检测计数器325具有负值。
在此实例中，在每一语音检测计数器325更新事件处，可基于以下公式确定语音检测计数器325的值：
语音检测计数器＝最大值(语音检测计数器，0)
语音检测计数器＝最小值(语音检测计数器，800)
此实例中不可能存在有语音与无语音之间的迅速分类状态颤动，但所述颤动是可能出现的。由于语音检测计数器325在任何给定的更新时一定是要么上升要么下降，因此只要有语音及无语音检测不是正好对半分(例如，不考虑上涨值偏倚)，那么在大多数情形中语音检测计数器325将最终在上限值处达到最大，或将达到下限值，例如0。然而，有可能计数器325可在其上升或下降过程中围绕阈值来回跳动数次。这当然会导致分类颤动。可使用如下简单措施来对抗此种颤动：强制执行消隐周期，使得必须经过最小时间量之后才可进行另一分类(例如，语音分类的改变)。举例来说，可应用10秒的消隐周期。由于10秒对语音检测计数器325来说将是一直围绕着语音分类阈值徘徊的一段相当长的时间，因此在大多数情形中此方法可防止重复的重新分类。
进行准确语音分类可能颇具挑战性的一种环境是汽车噪声(或运载工具噪声)环境，在此环境中噪声水平通常比许多环境要高得多(例如，由于引擎、由老化所致的道路噪声隔绝差、风扇、在不平坦的道路上行驶等)。在汽车噪声环境中，低频噪声可能会淹没本文中所论述的信号调节级115中所使用的300到700hz带宽中的语音能量。因此，语音检测可能较困难，或不再可能实现。为缓解此问题，可将通带(频率范围)移动到存在较少的汽车(运载工具)噪声污染的较高范围，但移动到仍存在足够多的语音内容以供实现准确的语音检测的频率范围。对具有不同汽车的道路进行测试而得到的实证数据已表明，900到5000hz的通带允许在存在运载工具噪声时实现准确的语音检测，且允许在不存在语音时有效地排除运载工具噪声(例如，防止将噪声误分类为语音)。然而，不应处处皆使用此较高频率通带，这是因为这可能容易影响到非汽车环境中的其它类型的噪声。
如上文所简略论述，lfnd155可用于确定汽车或运载工具噪声是否存在，且将通带从300到700hz动态地切换到900到5000hz，且在需要时切换回去(例如，通过将反馈信号发送到信号调节级115)。在此实例中，去往lfnd155单元的输入是数字化的麦克风信号。然后可将所述数字化的麦克风信号分割成两个信号，一个通过设定有截止频率200hz的锐超低通频率滤波器(ulff)，且另一者通过通带为200到400hz的锐带通低频滤波器(lff)。
可以与emic[m]及ebp[m]能量类似的方式来描绘这两个信号的能量轨迹。所得信号eulf[m]及elf[m]分别表示超低频率及低频能量估计值。实证数据坚实地证明由于引擎及悬架(suspension)所产生物理振动，汽车噪声具有大量的超低频率能量。由于在汽车噪声环境中超低频率能量(<200hz)的量通常高于低频能量(200hz到400hz)，因此对eulf[m]与elf[m]的比率的比较提供方便且高计算效率的方式来确定汽车噪声是否存在，即使用以下公式。
且
elfr[m]＞thlf_ratio
其中thlf_ratio是阈值，高于所述阈值则认为存在汽车噪声。
然后，可在数秒内跟踪此比较的逻辑状态。当检测到一直存在汽车噪声时，可将反馈信号从lfnd155发送到信号调节级115，在此实例中以将通带范围从300到700hz的频带宽度更新到900到5000hz的频带宽度。类似地，在一直不存在汽车噪声时，可将反馈信号从lfnd155发送到信号调节级以恢复原始通带范围(例如，300到700hz)。图5及6证明这些条件的实例。
某些噪声(例如，家庭空调机组)可产生与运载工具噪声环境相同的频率响应形状，因此满足elfr[m]＞thlf_ratio条件，但可能达不到足以超过处于通带区300到700hz中的语音而占主导的高能量水平。为减少可能的不必要通带范围切换，可基于eulf[m]的绝对值水平来添加第二检查，以确保只有在存在大量的(高于阈值能量水平)低频噪声时才进行通带更新。然后，lfnd单元的最终输出可确定为：
lfnoisedetectedlfnd[m]＝(elfr[m]＞thlf_ratio)&&(eulf[m]＞thlevel)
通过此计算相当简便的过程，在存在例如可能出现于汽车、飞机或工厂环境中的低(超低)频噪声时，可实现准确的语音检测。在一些实施方案中，尤其对于汽车噪声检测来说，设备300中可包含作为确认单元的音调检测器，其中音调检测器经配置以在次300hz范围中寻找基频及其谐波。
语音分类器的输出的用途取决于特定的应用。语音分类的一个用途是传回较好地适应语音环境的系统参数。举例来说，在助听器的情形中，信号路径中现有的噪声减少算法可经调谐以在运算时大量地滤除有时会降低语音的可理解度的噪声。在进行了分类语音之后，可将噪声减少算法调整成作用减弱，且因此提高听力受损患者的语音提示感知。因此，语音分类器分类状态可影响由用户的助听器中所包含的对应音频输出装置140产生的所得的物理声波压力。
图4是说明可实施图1b的设备150的设备400的框图。设备400包含与设备300类似的若干个元件，所述若干个元件可以与设备300的元件类似的方式操作。因此，为简洁起见，在此不再参照图4详细论述这些元件。对图4的设备400与图3的设备300进行比较，设备400包含基于频域的语音分类器，与设备300中所包含的基于时间的语音分类器形成对比。
为了实施设备400，应使用适当硬件来实施基于频域的语音分类器。在频域实施方案中，可直接从快速傅里叶变换(fft)器或者在滤波器组的情形直接从子带频道415获得emic[m]、ebp[m]、eulf[m]及elf[m]的估计值，子带频道415映射到等效时域实施方案中的对应时域滤波器(例如，bpf、ulff及lff)中的通带范围。如上文所述，msnd、fsnd、id、lfnd及组合级的操作将在很大程度上是相同的。然而，应根据有效滤波器组的子带取样速率来调整时间常数及阈值。
在一些实施方案中，基于频率的语音分类器可包含过取样加权重叠相加(wola)滤波器组。在此实施方案中，可使用wola滤波器组来实施设备400中的时域到频域变换(分析)块405。
在设备400中，去往信号调节级115的输入是频域子带量值数据x[m,k](忽略了相位)，其中m是帧索引(例如，滤波器组的短期窗口索引)，k是从0到n-1的带索引，且n是频率子带的数目。在一些实施方案中，将方便地选择大小为m或基帧大小的滤波器组窗口，如先前所描述。此外，充分满足lfnd、msnd及fsnd模块要求的适合于滤波器组的子带带宽选择可为100或200hz，但在做出一些调整的情况下也可利用其它类似带宽。在每一帧m处，emin_frame[m]可计算为：
且ebp_frame可计算为：
其中βsp是一组权重因子，所选的一组权重因子使得可实现与所描述的时域实施方案类似的带通函数，即在300到700hz之间。适合的选择可以是一组权重因子，所述权重因子对于小于300hz的频率来说映射到40db/十倍频程滚降，对于高于700hz的频率来说映射到20db/十倍频程滚降。当存在lfnd455时，lfnd455可实时地动态更新βsp[k]权重因子(例如，图4中的语音带选择反馈)以映射到900到5000hz的频率范围，例如根据时域区段中的描述。
然后，可以与在时域实施方案中相同的方式来获得emic[m]及ebp[m]估计值，即：
emic[m]＝α×emic[m-1]+(1-α)×emic_frame[m]
ebp[m]＝α×ebp[m-1]+(1-α)×ebp_frame[m]
其中可根据滤波器组特性适当选择平滑系数α以实现相同的所要平均值。然后，可将估计值传递到msnd、fsnd及id检测单元，其中其余操作可与之前完全相同，例如参照图3所论述。
也可使用以下公式以与针对设备300所论述的类似的方式来计算设备400的lfnd单元的eulf[m]及elf[m]估计值：
且，
其中βulf是映射到0到200hz的一组系数，且βlf是映射到200到400hz的一组系数。由于这些滤波器在理想情况下应尽可能敏锐，因此可在带通区之外适当地将所有的系数选择为0。然后，计算可被简化为：
且，
其中带数目o：ulf_u对应于超低频率滤波器的低通范围，且带数目lf_l：lf_u对应于低频滤波器的带通范围。在本文中所描述的实例中，这些范围可分别为0:200及200:400。此简化减小了计算复杂性，且因此减少功耗。然后，可将eulf[m]及elf[m]估计值传递到lfnd，其中其余操作可与之前时域实施方案完全相同。
图5及6是说明例如图3及4的实施方案中低频噪声检测器的操作的图形。图5包含与典型的居室环境(例如居住地)对应的图形500。在图5中，轨迹505与居室噪声对应，且轨迹510与语音对应。图5中的标记515及520图解说明低的超低频率对低频的比率elfr，这证明不存在显著的低频噪声(例如，与汽车噪声环境相关联)。如标记530所展示，指派300到700hz的通带范围，例如参照图3所论述。已单独地获得居室噪声505及语音510信号且已在之后进行覆叠以用于证明。
图6包含与如在居住地中的汽车噪声环境对应的图形600。在图6中，轨迹605与汽车噪声对应，且轨迹610与语音对应。图6中的标记615及620图解说明高的超低频率对低频的比率elfr，这证明存在显著的低频噪声。如标记630所展示，指派900到5000hz的通带范围，例如参照图3所论述。与图5中的图形500类似，已单独地获得居室噪声605及语音610信号且已在之后进行覆叠以用于证明。
图7a是说明用于对音频信号进行语音分类(语音检测)的方法700的流程图。在一些实施方案中，可使用本文中所描述的设备(例如，图3的设备300)来实施方法700。因此，将进一步参考图3描述图7a。在一些实施方案中，可以具有其它配置及/或包含其它语音分类器的设备来实施方法700。
如图7a中所展示，在框705处，方法700包含由音频处理电路(例如，信号调节级115)接收与第一频带宽度中的声能对应的信号。在框710处，方法700包含对所接收到的信号进行滤波以产生语音带信号(例如，利用bpf215)。本文中所论述，所述语音带信号可与第二频带宽度(例如，语音占主导的频带、语音带等)中的声能对应，其中第二频带宽度是第一频带宽度的子集。
在720处，方法700包含计算(例如，由信号调节级115)所接收到的信号第一能量值序列，且在框725处计算(例如，由信号调节级115)语音带信号的第二能量值序列。在框730处，方法700包含接收(例如，由检测级120)第一能量值序列及第二能量值序列。在框735处，方法700包含基于第一能量值序列及第二能量值序列为检测级120的每一语音与噪声区分器提供相应的语音检测指示信号。在框740处，方法700包含组合(例如，由组合级125)相应的语音检测指示信号，且在框745处包含基于相应的语音检测指示信号的组合来提供(例如，由组合级125)所接收到的信号中存在语音及所接收到的信号中不存在语音中的一者的指示。
图7b是说明用于对音频信号进行语音分类(语音检测)的方法的流程图，所述方法可结合图7a的方法来实施。与方法700一样，在一些实施方案中，可使用本文中所描述的设备(例如，图3的设备300)来实施方法750。因此，也将进一步参考图3描述图7b。然而应注意，在一些实施方案中，还可以具有其它配置及/或包含其它语音分类器的设备来实施方法750。
在框755处，从方法700继续，方法750包含确定(例如，由lfnd155)第一频带宽度中的声能中低频噪声的量。在框760处，如果所确定的低频噪声量高于阈值，那么方法750进一步包含(例如，基于从lfnd155去往信号调节级115的反馈信号)将第二频带宽度改变为第三频带宽度。在方法700中，第三频带宽度可以是第一频带宽度的子集且包含比第二频带宽度高的频率。即在框760处，可改变语音带的带宽(例如，改变为更高的频率)以在执行语音分类时补偿低频噪声及超低频噪声(消除、减小低频噪声及超低频噪声的效应等)。
在一般方面中，一种用于语音检测的设备可包含信号调节级，所述信号调节级经配置以接收数字取样的音频信号；计算所述经数字取样的音频信号的第一能量值序列；及计算所述经数字取样的音频信号的第二能量值序列。所述第二能量值序列可与所述经数字取样的音频信号的语音带对应。所述设备可进一步包含检测级，所述检测级包含：基于调制的语音与噪声区分器，其经配置以基于所述语音带中的时间调制活动来提供第一语音检测指示；基于频率的语音与噪声区分器，其经配置以基于对所述第一能量值序列与所述第二能量值序列的比较来提供第二语音检测指示；及脉冲检测器，其经配置以基于所述经数字取样的音频信号的一阶微分来提供第三语音检测指示。所述设备还可进一步包含组合级，所述组合级经配置以：组合所述第一语音检测指示、所述第二语音检测指示及所述第三语音检测指示；及基于所述第一语音检测指示、所述第二语音检测指示及所述第三语音检测指示的所述组合，提供所述经数字取样的音频信号中存在语音及所述经数字取样的音频信号中不存在语音中的一者的指示。
实施方案可包含以下特征中的一或多者。举例来说，所述第一能量值序列可以是第一指数平滑的能量值序列。所述第二能量值序列可以是第二指数平滑的能量值序列。
所述基于调制的语音与噪声区分器经配置以：基于所述第二能量值序列计算语音能量估计值；基于所述第二能量值序列计算噪声能量估计值；及基于对所述语音能量估计值与所述噪声能量估计值的比较提供所述第一语音检测指示。所述语音能量估计值可在第一时间周期内计算，且所述噪声能量估计值可在第二时间周期内计算。所述第二时间周期可大于所述第一时间周期。
由所述基于频率的语音与噪声区分器对所述第一能量值序列与所述第二能量值序列进行比较可包含：确定所述第一能量值序列中的能量值与所述第二能量值序列中的对应能量值之间的比率。
所述脉冲检测器可进一步经配置以对针对所述第一能量值序列中的一帧所计算的值与针对所述第一能量值序列中的先前帧所计算的值进行比较来确定所述一阶微分。所述帧及所述先前帧中的每一者可包含所述第一能量值序列的相应多个值。所述脉冲检测器的所述第三语音检测指示可指示所述经数字取样的音频信号中存在脉冲噪声及所述经数字取样的音频信号中不存在脉冲噪声中的一者。
由所述组合级组合所述第一语音检测指示、所述第二语音检测指示及所述第三语音检测指示可包含将加权滚动计数值维持在下限与上限之间。所述加权滚动计数值可基于所述第一语音检测指示、所述第二语音检测指示及所述第三语音检测指示。所述组合级可经配置以：在所述加权滚动计数值高于阈值的情况下指示所述经数字取样的音频信号中存在语音；及在所述加权滚动计数值低于所述阈值的情况下指示所述经数字取样的音频信号中不存在语音。
所述设备可包含低频噪声检测器，所述低频噪声检测器经配置以确定所述经数字取样的音频信号中低频噪声能量的量；及在所确定的所述低频噪声能量的量高于阈值时，将反馈信号提供到所述信号调节级。所述信号调节级可经配置以响应于所述反馈信号而将所述语音带的频率范围从第一频带宽度改变为第二频带宽度。所述第二频带宽度可包含比所述第一频带宽度高的频率。所述第一频带宽度及所述第二频带宽度可以是所述经数字取样的音频信号的频带宽度的相应子集。
所述低频噪声检测器可经配置以：确定所述经数字取样的音频信号中所述低频噪声能量的量已从高于所述阈值降低到低于所述阈值；及改变所述反馈信号以指示所述经数字取样的音频信号中所述低频噪声能量的量低于所述阈值。所述信号调节级可经配置以响应于所述反馈信号的所述改变而将所述语音带的所述频带宽度从所述第二频带宽度改变为所述第一频带宽度。
应理解，在上述说明中，当元件被称为在另一元件上、连接到、电连接到、耦合到或电耦合到另一元件时，所述元件可直接在另一元件上、直接连接或耦合到另一元件，或者可存在一或多个介入元件。相比而言，当元件被称为直接在另一元件上、直接连接到或直接耦合到另一元件时，不存在介入元件。尽管在详细说明通篇中可能未使用术语直接在…上、直接连接到或直接耦合到，但被展示为直接在…上、直接连接或直接耦合的元件可如此称谓。可修正本申请案的权利要求书(如果有的话)以叙述说明书中所描述或图中所展示的例示性关系。
如本说明书中所使用，除非鉴于上下文明确地指示特定情形，否则单数形式可包含复数形式。空间相对性术语(例如，在…上方(over)、在…之上(above)、上部(upper)、在…下方(under)、在…下面(beneath)、在…之下(below)、下部(lower)等)旨在除图中所绘示的定向之外还囊括装置在使用或操作中的不同定向。在一些实施方案中，相对术语在…之上(above)及在…之下(below)可分别包含垂直地在…之上(above)及垂直在…之下(below)。在一些实施方案中，术语邻近可包含横向邻近于或水平邻近于。
本文中所阐述的各种技术的实施方案可以数字电子电路或者以计算机硬件、固件、软件或其组合来实施。方法的部分也可由专用逻辑电路系统(例如，一fpga(场可编程门阵列、可编程电路或芯片组)及/或一asic(特殊应用集成电路))执行，且设备可实施为所述专用逻辑电路系统。
可使用各种半导体处理及/或封装技术来实施一些实施方案。可使用与半导体衬底(举例而言，包含但不限于硅(si)、砷化镓(gaas)、氮化镓(gan)、碳化硅(sic)及/或等等)相关联的各种类型的半导体处理技术来实施一些实施方案。
尽管已按照本文的描述图解说明了所描述实施方案的某些特征，但所属领域的技术人员现在将能想出许多修改、替代、改变及等效形式。因此，应理解，所附权利要求书旨在涵盖在所述实施方案的范围内的所有此类修改及改变。应理解，已仅通过举例而非限制的方式呈现所述实施方案，且可做出形式及细节的各种改变。本文中所描述的设备及/或方法的任一部分可组合成任何组合，除互斥的组合之外。本文中所描述的实施方案可包含所描述的不同实施方案的功能、组件及/或特征的各种组合及/或子组合。
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