AI智能电话销售机器人源码搭建部署系统电话机器人源码，电话机器人噪音处理

一般智能语音助理或语音机器人工作原理大致如下：

第一阶段：语音到文本的过程。信号源→设备（捕获音频输入）→增强音频输入→检测语音→转换为其他形式（如文本）

第二阶段：响应过程。处理文本（如用NLP处理文本，识别意图）→操作响应。

在检测语音过程中，就包括分辨是否为语音信号，该过程会通过指定的频率对模拟信号进行采样，将模拟声波转换为数字数据。这一过程很重要，是否成功地识别语音。如果生成数字数据都是错误的，那么后期的处理响应那肯定是错的。这也是影响智能语音助理或语音机器人识别率的重要因素。

在这个过程，用于语音处理的技术是语音活性检测 (Voice activity detection，VAD)，目的是检测语音信号是否存在。 VAD技术主要用于语音编码和语音识别。它可以简化语音处理，也可用于在音频会话期间去除非语音片段：可以在IP电话应用中避免对静音数据包的编码和传输，节省计算时间和带宽。

文本将与大家分享VAD技术，首先讲两个概念：
信噪比（缩写为SNR或S / N）是科学和工程中使用的一种度量，它将所需信号的电平与背景噪声电平进行比较。
SNR定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。比率高于1：1（大于0 dB）表示信号多于噪声。
窗口，研究信号源，我们将其分成滑动窗口或仅窗口。

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能量检测器

能量检测器对于高SNR信号是有效的，但是当SNR下降直到它在1以下变得无效时失去效率。它也不能将语音与诸如冲击噪声（将笔放在桌子上），打字，空调或任何噪声之类的噪声区分开来。比人声更响亮或更响亮。

波形和频谱分析

在波形和频谱分析中，语音活动检测利用语音的已知特征。在该方法中应用VAD比基于能量的解决方案更加计算密集，但是能够更好地检测非平稳噪声和低SNR场景中的噪声。

对于浊音音素，声带的振动产生谐波丰富的声音，具有50到250 Hz之间的明显音调。所有元音，但也有一些辅音，表现出这种谐波结构，因此是语音的特征。代表谐波结构的特征是语音的可靠指标。然而，单独使用基于谐度或基于音调的特征不能预期无声语音部分（例如一些摩擦音）被检测到。此外，音乐或其他谐波噪声分量可能被误解为语音。

总的来说，对信号的倒谱的分析可以揭示信号能量的来源。

同样的，基于该共振峰结构，也是语音识别系统的重要特征。人类声道中的可变腔允许扬声器形成不同的音素。强调谐振（或共振峰）频率，导致频谱包络的特征形状。

平滑很重要，在一个对话中，一个人只有50％的时间在说话，并且存在大量非活动帧。诸如[p] [t] [k] [b]之类的音是静音，并且静音部分可能不会被算法识别为语音，这将影响自动语音识别系统的性能。

解决方案如下：

这个是在接口的地方操作

智能语音交互实时语音识别如何提高有噪音或者背景音的识别效果
您好，建议您可以设定参数speech_noise_threshold的值。
修改VAD噪声阈值，设置这个参数的值，参数区间是-1到+1，可以设置-0.9,-0.8 ....0, 0.1,0.2...0.8,0.9，方向是趋于-1的方向，放进来的语音越多，有可能更多噪声被当成语音被误识别；
越趋于+1的方向，判断成噪音的越多，有可能更多语音段被当成噪音拒绝掉。
例如： Java: transcriber.addCustomedParam("speech_noise_threshold", -0.1); C++: request->setPayloadParam("speech_noise_threshold",-0.1).

实时语音识别Java SDK使用示例_智能语音交互-阿里云帮助中心

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