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基于Labview的声音识别系统设计+源程序(2)

时间:2018-04-11 22:35来源:毕业论文
1.1 课题研究的背景及意义 在很多场合中,人们都需要通过识别装置自动判别不同的客户,最理想的识别手段是运用人的生理特征。因为这些生理特征不需


1.1  课题研究的背景及意义
在很多场合中,人们都需要通过识别装置自动判别不同的客户,最理想的识别手段是运用人的生理特征。因为这些生理特征不需要另外携带,无法盗取,安全又方便。常用的生物特征有:DNA识别、虹膜识别、视网膜识别、脸相识别, 声纹识别等。本课题涉及的是声纹识别。
声纹识别,是通过电子工具,如:计算机、电子电路等,将声波信号中最基本最关键的信息提取出来。与其他生理特征相比之下,声纹识别具有特别的优点,如:声音信号的获取成本低廉,使用简单;声纹提取和识别算法的复杂度较低。
每个人的声纹,如指纹一样,是独一无二的,而这些声纹信息都反映在声音信号中。因而,在公安,司法,保密通信领域内,声纹识别具有极大的价值,经常被用来警方检查,确认银行信贷,以及一些私人或机密的声控命令。
近年来,声纹识别技术发展迅速,已经在一些系统中得到实用,并且应用领域不断扩大。声纹识别系统正逐渐商业化,多被应用于需要进行身份核查的场所。不过,还是有一些问题有待解决,其中最关键的是,怎样才能使选择的特征或特征变换最好。这个问题涉及到人耳对于听音辨别出说话人这一过程的认识。
1.2  声音识别系统的具体应用
声纹识别被应用的相当广泛,涉及人们日常生活的各个方面。
1.2.1  门禁控制系统
目前智能建筑越来越多,传统的钥匙和锁很难满足人们对门禁系统安全性能的要求。所以,用生物识别技术进行身份认证在许多场合得到越来越广泛的应用。其中,声纹识别很适用于判断来访人,因此常被用在门禁系统的设计中。通过对声纹采样,结合电子计算机,利用合适的算法设计识别模型,可以大大提高门禁系统的安全可靠性。
1.2.2  森林盗伐检测
该技术对森林中的伐木声音及干扰声音的特征进行分析与对比,提取出伐木声音的特征,对此进行实验并统计辨认结果的可靠性,以确定相似度阈值。采用这种统计方法计算相似度阈值,相较其他成本昂贵的遥感监测技术而言,所用的成本和计算复杂度都低的多,并且易于硬件实现,实用性较强。
1.2.3  汽车空调故障检测
汽车空调系统产生异响的原因有多种可能,系统异响不同,各自特征也不同。一般,人们都是通过听声音来辨别汽车空调故障的种类,但这样直接判断声音需要积累大量经验才能准确辨别出。不过基于声音识别技术,可以首先分析汽车空调不同故障对应何种异响,在此基础上,采用自动识别系统诊断空调异响的原因。这样做不仅可以节约人力,还能弥补由于文修者经验不足无法诊断出异响原因的缺点。
1.3  声音识别技术的现状
1.3.1  音响分析精密化
1.3.2  人语音形成的研究
1.4  研究工作概述
声音识别,就是根据已给出的声音信号进行分析,并完成识别功能的技术。本课题是通过声音识别算法研究、选定合适的算法,应用Labview软件编写程序对声音采集信号进行处理,提取出声纹特征参数,建模完成声音识别,最后将识别结果在Labview用户界面上显示出来,从而清晰地反映出对特定声音的识别。
本课题的声音识别系统是基于Labview平台设计研究的。具体分为以下几部分:
(1)采集样本
设置声卡采样参数,获取声音信号并保存,建立声音样本库
(2)分别提取样本的特征参数,确定出最佳算法
分析样本声音的频谱,选定算法,依次对所有样本信号的频谱进行处理,提取出声纹特征参数,作为识别的标准。 基于Labview的声音识别系统设计+源程序(2):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_12971.html
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