具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于声纹识别的儿童手表智能报警方法，具体包括：

S110、于终端设备工作于预定的网路环境状态下，根据预置时间通过终端设备获取当前空间环境中的声音信号；

本实施例中，在终端设备端设置保护时间段，于保护时间段内获取当前环境中的声音信号；管理端可直接通过网络环境与终端设备端进行网络连接，例如，管理端为家长端，终端设备为手表端，设置儿童预定的保护时间段，如7：00-21：00，在此时间段内终端设备开启获取周边环境声音信号的功能；

S120、读取所述声音信号中第一特征信号(是否呼叫)和第二特征信号(声纹信息)；

本实施例中，在监测儿童安全设定的时间段内，终端设备将读取的周围环境的声音信号进行分类，识别声音特征信号中的第一特征信号(是否呼叫)和第二特征信号(声纹信息)，在终端设备端检测的周边环境中若出现呼叫相关词汇，即识别归为第一特征信号(是否呼叫)，同时对出现的相关呼叫的词汇进行声纹特征提取，识别归为第二特征信号(声纹信息)。

S130、于所述第一特征信号匹配预置信号的状态下，判断所述第二特征信号是否匹配标准信号；

本实施例中，终端设备端检测的周边环境中出现呼叫相关词汇，在识别出第一特征信号(是否呼叫)的条件下，将识别的第二特征信号(声纹信息)通过LMS自适应滤波算法进行降噪处理，将提取的第二特征信号与终端设备端内置敏感词汇库近似度中设定的阈值进行比较；

S140、于所述第二特征信号匹配标准信号的状态输出警示信息；

本实施例中，当终端设备接收到的第二特征信号与内置敏感词汇库近似度大于设定的阈值，则开启自动报警，同时将报警信息传输至通知家长端。

本发明中涉及LMS自适应滤波算法，具体为利用前一刻已获得的滤波器参数，自动调节当前滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。

定义误差信号为：

其中，

e(n)为误差信号；

x_i(n)为输入信号序列；

d(n)为期望输出信号；

w_i为权系数。

LMS算法的本质就是寻找最优的权系数w_i，使得误差信号e(n)最小。

经过一系列推导，得到权系数的迭代公式：

其中：

μ为收敛因子；

为梯度因子；

使用最陡下降法，那么LMS算法的关键问题就变为收敛因子μ和梯度因子的求解。

(1).收敛因子μ

控制收敛的速率，其取值范围：

其中λ为相关矩阵的最大特征值。当它趋于无穷大，加权适矢量收敛于最优维纳解。

(2).梯度因子

近似计算得到梯度因子表达式：

其中，

a为调整系数；

e(k)为k时刻误差信号；

X(k)为k时刻输入信号序列；

因此权系数最终表达为：

W(k+1)＝W(k)+aμe(k)X(k),0.8＜a＜2.2，一般a＝1；

其中，

a为调整系数；

μ为收敛因子；

e(k)为k时刻误差信号；

X(k)为k时刻输入信号序列；

当a＝1时，可增加对第二特征信号(声纹信息)提取的准确度，减少对第二特征信号(声纹信息)读取识别的反应时间，提高终端设备对报警反应的灵敏度。

1.3.算法实施步骤

S110、设定滤波器W(k)初值：

S120、计算滤波器实际输出的估计值：y(k)＝W^T(k)X(k)；

其中，

X(k)为k时刻输入信号序列。

S130、计算估算误差：e(k)＝d(k)-y(k)；

其中，

d(k)为k时刻期望输出信号；

y(k)为计算滤波器实际输出的估计值；

e(k)为k时刻误差信号；

S140、更新k+1时刻滤波器系数：W(k+1)＝W(k)+μe(k)X(k)；

其中，

μ为收敛因子；

e(k)为k时刻误差信号

X(k)为k时刻输入信号序列。

k变为k+1，重复步骤S120、S130、S140。

本实施例中，还包括于所述第二特征信号不匹配标准信号的状态下输出警示信息，继续获取当前空间环境中的声音信号，具体包括，如果终端设备识别出的第二特征信号(声纹信息)对比终端设备端内置的敏感词汇库近似度小于预定的阈值，则返回终端设备端检测周边环境声音信息，与终端设备内置敏感词汇库实时侦测，并识别报警信息。

本实施例中，终端设备将报警信息发送至接警平台并同时通知管理端，具体包括，例如，管理端为家长端，终端设备为手表端，当手表端识别报警信息后，手表端直接与接警平台连接并发送报警信息，家长端同步接收报警信息。

实施本发明的一种基于声纹识别的儿童手表智能报警方法，终端设备通过网络与管理端连接，例如，管理端为家长端，终端设备为手表端，在手表端设置应的保护时间段，采集单元获取当前空间环境中的声音信号，读取单元读取所述声音信号中的第一特征信号及第二特征信号，判断单元判断所述第二特征信号是否匹配标准信号，当所述第二特征信号匹配标准信号时，若手表端接收到的第二特征信号与内置敏感词汇库近似度大于设定的阈值，则开启自动报警，同时将报警信息传输至通知家长端，否则继续监测并采集周边环境信号，儿童在遇到危险情况时，无需接触的情况下即可实现自动报警，在对采集的手表端检测周边环境声音信息进行降噪处理，对比预设的声纹信息特征和环境语音信息特征，与手表内置敏感词汇库实时侦测，并识别报警信息，及时保证儿童使用者的安全。

实施例二

图2是本发明实施例提供的一种基于声纹识别的儿童手表智能报警装置的结构示意图，该装置具体包括：

采集单元210，用以于终端设备工作于预定的网路环境状态下，根据预置时间通过终端设备获取当前空间环境中的声音信号；

读取单元220，用以读取所述声音信号中第一特征信号和第二特征信号；

判断单元230，用以于所述第一特征信号匹配预置信号的状态下，判断所述第二特征信号是否匹配标准信号；

警示单元240，用以于所述第二特征信号匹配标准信号的状态输出警示信息。

本发明实施例的工作原理，实施本发明的一种基于声纹识别的儿童手表智能报警装置，例如，管理端为家长端，终端设备为手表端，在手表端设置应的保护时间段，采集单元210同时获取当前空间环境中的声音信号，读取单元220读取所述声音信号中的第一特征信号及第二特征信号，判断单元230判断所述第二特征信号是否匹配标准信号，当手表端接收到的第二特征信号与内置敏感词汇库近似度大于设定的阈值，警示单元240则开启自动报警，同时将报警信息传输至通知家长端，否则继续监测并采集周边环境信号，儿童在遇到危险情况时，无需接触的情况下即可实现自动报警，在对采集的手表端检测周边环境声音信息进行降噪处理，对比预设的声纹信息特征和环境语音信息特征，与手表内置敏感词汇库实时侦测，并识别报警信息，及时保证儿童使用者的安全。

实施例三

本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行：

于终端设备工作于预定的网路环境状态下，根据预置时间通过终端设备获取当前空间环境中的声音信号；

读取所述声音信号中第一特征信号和第二特征信号；

于所述第一特征信号匹配预置信号的状态下，判断所述第二特征信号是否匹配标准信号；

于所述第二特征信号匹配标准信号的状态输出警示信息。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的基于声纹识别的儿童手表智能报警方法，还可以执行本申请任意实施例所提供的基于声纹识别的儿童手表智能报警方法中的相关操作。

实施例四

本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备中可集成本申请实施例提供的基于声纹识别的儿童手表智能报警装置。图3是本申请实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。如图3所示，本实施例提供了一种电子设备400，其包括：一个或多个处理器420；存储装置410，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器420运行，使得所述一个或多个处理器420实现：

于终端设备工作于预定的网路环境状态下，根据预置时间通过终端设备获取当前空间环境中的声音信号；

读取所述声音信号中第一特征信号和第二特征信号；

于所述第一特征信号匹配预置信号的状态下，判断所述第二特征信号是否匹配标准信号；

于所述第二特征信号匹配标准信号的状态输出警示信息。

如图3所示，该电子设备400包括处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440；电子设备中处理器420的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器420为例；电子设备中的处理器420、存储装置410、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线450连接为例。

存储装置410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可运行程序以及模块单元，如本申请实施例中的基于声纹识别的儿童手表智能报警方法对应的程序指令。

存储装置410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储装置410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置430可用于接收输入的数字、字符信息或语音信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏、扬声器等设备。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。