技術(shù)特征：

1.一種電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

10.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法，其特征在于：

11.一種基于權(quán)利要求1-10任一項(xiàng)所述的音頻識(shí)別降噪方法的電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理系統(tǒng)，包括：說話人模型構(gòu)建模塊、端點(diǎn)檢測(cè)模塊、分離人聲片段模塊、語音識(shí)別模塊、目標(biāo)說話人聲提取模塊，其特征在于：

技術(shù)總結(jié)
一種電網(wǎng)調(diào)控工作臺(tái)環(huán)境的音頻識(shí)別降噪處理方法及系統(tǒng)，包括：獲取所有電網(wǎng)調(diào)控工作人員不同工作場(chǎng)景下的純凈的音頻信號(hào)和調(diào)度臺(tái)中不同的背景噪音，將時(shí)、頻域兩種特征進(jìn)行跨域融合后作為訓(xùn)練集訓(xùn)練說話人模型；實(shí)時(shí)采集語音信號(hào)，去除語音信號(hào)中的純?cè)肼暫挽o音；根據(jù)噪聲水平估計(jì)和噪聲功率，對(duì)去除純?cè)肼暫挽o音后的語音信號(hào)進(jìn)行加權(quán)處理；采用多分辨率特征的連續(xù)下采樣和重采樣算法，識(shí)別和分離出人聲片段；通過說話人模型，判斷人聲片段是否包含目標(biāo)說話人；基于人聲片段生成多個(gè)語音片段，并通過聚類和說話人模型提取出目標(biāo)說話人聲。本發(fā)明適應(yīng)各級(jí)調(diào)控調(diào)度臺(tái)的環(huán)境變化，能顯著減少環(huán)境噪聲，實(shí)現(xiàn)人聲的精準(zhǔn)識(shí)別和提取。

技術(shù)研發(fā)人員：劉必晶,余秀月,溫興璽,劉木仁,楊文平,楊勇,黃海騰,鄭立瑋,張勝勤,余開杭,謝宗昊,王春安,楊旭
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/6/12