畢業(yè)論文初稿王悅

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1、嵌入式智能語音門禁系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)摘要:為實現(xiàn)對樓宇單元門的語音控制,以語音識別原理為基礎,通過對語音識別原理的系統(tǒng)分析,結合特定人語音識別的具體情況,研究了基于線性預測編碼(LPC)的遞推來推求倒譜編碼(CC)基于濾波理論的基音周期確定算法,并將其結合起來,應用高性能數(shù)字信號處理器作為核心,設計了一個基于ARM9微控制器的智能語音識別門禁系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了S3C2440微處理器,結合UDA1341專用音頻語音錄放芯片和觸摸屏等進行控制和接口設計硬件設計,并基于Linux操作系統(tǒng)和QT/Embcdded圖形用戶界面

2、(GUI)編程,實現(xiàn)對特定說話人的語音識別。詳細介紹了語音門禁系統(tǒng)的硬件組成和工作原理,實現(xiàn)音頻信號的采集、讀取及控制的并行性,提高了電路的可靠性,從硬件、軟件、算法優(yōu)化等方面實現(xiàn)了基于語音識別門禁系統(tǒng)的總體設計,從應用的角度闡明了木系統(tǒng)理論上的合理性。結果表明,該門禁系統(tǒng)界面友好,操作簡單,且具有良好的識別效果,木系統(tǒng)能夠成功實現(xiàn)聲音的準確采集及對電磁鎖的語音控制??蛇M行產品推廣。關鍵詞:嵌入式;語音識別特征提取模式匹配LPCDTW;門禁系統(tǒng);特定說話人;信號采集;語音錄放。0緒論綜合集成計算機、通訊、自動識別

3、、機械丄程和安全管理系統(tǒng)等相關技術的門禁系統(tǒng)有效地解決了重要部門和場所的安全訪問控制問題,己得到廣泛的應用,成為FI常工作和生活中的電子門衛(wèi)。目前,門禁系統(tǒng)采用較多的是非接觸式RF卡、生物識別技術、IC卡、密碼輸入等方式。然而隨著科學技術的發(fā)展,綜合應用語音識別、指紋識別、虹膜識別、紅外(熱)感應等最新生物識別技術,結合電磁鎖等技術的門禁系統(tǒng)己廣泛吸引了人們的注意,并將逐步成為門禁系統(tǒng)發(fā)展的主流與最終hl標利用語音識別技術來實現(xiàn)門禁系統(tǒng)不用像北他方式一樣需要觸摸,具有方便、安全、準確、信息完整、獨立性強、反應速度

4、快等優(yōu)點。因此,基于語音識別技術的門禁系統(tǒng)有著非常獨特的優(yōu)勢和發(fā)展前景。1語音識別技術及其原理語音識別技術的關鍵在于準確地分辨出不同人的語音特征及其信息內容,并以此控制其他設備來滿足人們的各種需耍。語音識別根據(jù)應用場合、使用對彖、語音詞匯量、算法模型等不同的分類依據(jù),可分為不同的類型,如表1[1]所示,針對辦公室、家庭等私人小型場所,門禁系統(tǒng)涉及到的主要是特定人語咅識別的特殊要求。木文擬采用對用戶的依賴性分類的形式,將相關語咅識別分為兩類:對用戶聲咅特征的辨識和對用戶發(fā)出的命令的確認?;趯β曇籼卣鞅孀R的特定人語

5、音識別在對安全更求很高的部門門禁系統(tǒng)中得到了較為廣泛的應用。其基本原理:當系統(tǒng)接收到外界語音信息后,從事先訓練好的語咅庫屮找出惟一匹配的聲咅特征模型進行辨識,如果匹配成功則執(zhí)行下一步操作;反Z,如果無法匹配,將會拒絕執(zhí)行任何操作。特定人語音識別應用較簡單,不需耍預先釆集過多的樣本,對硬件資源要求也較低,因此降低了系統(tǒng)運行中的前期成本;此外,其訓練過程可以根據(jù)用戶習慣,出用戶任意定義控制項目的具體命令語句,因而適合大多數(shù)中小型以下企業(yè)或部門的各類應用。然而,特定人語咅識別存在穩(wěn)健性不理想,對有些人的語咅識別率高,有

6、些人的識別率卻不高;系統(tǒng)剛訓練完時識別率較高,但隨著時間的延長會導致識別率慢慢降低等缺點。為克服這些缺陷,本系統(tǒng)結合門禁系統(tǒng)語音識別的實際情況,通過從改進語音特征提取算法和模式匹配算法兩方面對傳統(tǒng)方法作了相應的改進,以提高門禁系統(tǒng)的語音識別性能和穩(wěn)健性。特定人語音識別分為語音訓練和語音識別兩個階段。在訓練階段,通過MIC輸入語音命令,然后對模擬語音信號進行預處理,對處理后得到的數(shù)字語音信號進行語音特征提取,為不同用戶的不同語音特征參數(shù)建立一個相應的語音特征模型庫。訓練完成后,進入語音識別階段,對MIC輸入事先訓練

7、好的語音命令,然后對模擬語音信號進行預處理,對處理后得到的數(shù)字語音信號提取語音特征參數(shù),緊接著調出語音特征模型庫進行匹配檢測。如果在模型庫屮找到先前已經訓練好的與Z匹配的語音特征模型,就會產生識別結果;反Z,則無法識別。特定人語音識別原理框圖如圖1所示。1?1預處理預處理包括噪音去除以及端點檢測。1.1.1噪音去除將通過麥克風輸入的一段模擬語咅信號進行量化和采樣,轉換成數(shù)字語咅信號;將這段含噪的數(shù)字語音信號去噪,得到T凈的數(shù)字語咅信號,再通過預加重技術濾除低頻干擾(尤其是50HZ或60Hz的T頻干擾)提升語音信號

8、的高頻部分,這樣可以起到提升清音部分能量、抑制隨機噪聲和消除直流漂移的作用。1.1.2端點檢測端點檢測也即是從一段語音信號中確定出語音的起點及結束點的過程。有效的端點檢測不僅減少了系統(tǒng)的處理時間(幀數(shù)最少),而且能排除無聲段的噪聲干擾,從而使處理質量得到保證。端點檢測的困難在于無聲段或者發(fā)音前后人為呼吸等產生的雜音,使得語音的端點比較模糊。目前對端點檢測采用較多的方法是單

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