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摘要：本发明具体涉及一种车内语音隐私保护方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：将麦克风采集到的语音信号进行预处理和特征提取，然后通过解码器开始解码，将提取到的特征输入语音识别模型中，通过声学模型、词典解析出候选词；将候选词与本地禁用词库进行匹配，判断候选词是否为禁用词汇，若是，则禁用，进行一次过滤和数据脱敏处理，不作出任何界面反馈，同时产生干扰语音信号，与脱敏后的语音信号复合成脱敏语音干扰信号传送至语言模型；若否，则直接通过语言模型得到符合用户表达内容的结果，并存储到云端；最后输出识别结果。本发明引入禁用词策略，在识别完整语义的时候进行一次过滤和数据脱敏，同时加入干扰信号，避免了用户隐私的泄露。

主权项：1.一种车内语音隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括：通过麦克风采集车内声源的语音信号；对采集到的语音信号进行预处理，包括去除噪音、预加重、分帧；所述去除噪音具体为：提取语音信号中声音的频率、时域、能量特征，通过对特征的对比分析区分语音信号中的人声和其他声音，通过滤波、降噪算法，去除语音信号中的噪音，所述降噪算法包括基于频域的傅里叶变换、小波变换和基于时域的信号平滑法；所述预加重具体指加强高频成分的能量和减少低频成分的能量，让不同频率的语音信号能够在信号处理过程中均衡化；对预处理后的语音信号进行频谱分析，通过卷积神经网络对语音频谱图进行特征提取；所述特征提取具体包括：通过线性预测倒谱系数和Mel倒谱系数方法，从语音信号中提取用来描述语音信号的特征，所述特征包括：帧能量、音调、基音频率、音周期、共振峰、谐波结构和声道特性；解码器开始解码，将提取到的特征输入语音识别模型中，通过声学模型、词典解析出候选词；将所述候选词与本地禁用词库进行匹配，判断所述候选词是否为禁用词汇，若是，则禁用，进行一次过滤和数据脱敏处理，不作出任何界面反馈，同时产生语音干扰信号，与脱敏后的语音信号复合成脱敏语音干扰信号传送至语言模型；若否，则直接通过语言模型得到符合用户表达内容的结果，并存储到云端；所述本地禁用词库为表单形式，存储在本地数据库中，支持用户创建、修改、保存与删除禁用词库内容；所述产生语音干扰信号的方法具体包括：将分帧后的语音信号每帧进行时间反转、随机化短时相位谱操作，把每帧信号进行重叠相加，同时结合语音干扰库的无关干扰信号生成所述语音干扰信号；所述无关干扰信号包括鸟叫声、钢琴音、鼓点或流水声；输出识别结果，即转换后的文本或指令形式的结果。

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