FFT检测多人语音：让智能设备聆听周围的声音

2024-03-21 15:25:59

检测多人语音：借助 FFT 聆听周围的声音

语音识别技术在当今世界无处不在，从智能手机助手到语音激活设备，语音已成为我们与技术交互的主要方式。而要创建这些技术，检测和识别语音就至关重要，尤其是在多人环境中。本文将探讨如何使用快速傅里叶变换（FFT）来检测多人语音，从而为构建语音驱动的应用程序奠定基础。

问题：捕捉外部语音

我们经常遇到这样的场景：当我们使用文本转语音（TTS）功能时，需要同时聆听周围环境中的声音。例如，在使用导航应用程序时，我们希望应用程序不仅能播报方向，还能检测到其他人的讲话，以便我们可以做出适当的回应。

解决方案：FFT 频谱比较

为了检测外部语音，我们需要将 TTS 语音和外部声音信号转换为频域。FFT 是一种强大的工具，它将时域信号转换为频域信号，其中频谱峰对应于语音信号中的不同频率分量。

比较两个频谱可以确定它们的相似性。一种方法是使用余弦相似性，它测量两个向量之间的夹角。相似性越大，夹角越小，余弦相似性越接近 1。

实施：计算余弦相似性

使用 JTransforms 库，可以计算余弦相似性，方法如下：

double calculateCosineSimilarity(double[] vector1, double[] vector2) {
    // 检查向量长度是否相等
    if (vector1.length != vector2.length) {
        return 0.0;
    }

    double dotProduct = 0.0;
    double norm1 = 0.0;
    double norm2 = 0.0;
    int i = 0;
    while (i < vector1.length) {
        dotProduct += vector1[i] * vector2[i] + vector1[i + 1] * vector2[i + 1];
        norm1 += Math.pow(vector1[i], 2.0) + Math.pow(vector1[i + 1], 2.0);
        norm2 += Math.pow(vector2[i], 2.0) + Math.pow(vector2[i + 1], 2.0);
        i += 2;
    }
    return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
}