基于声纹识别技术的可分配权限智能家居系统设计与研究

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科技水平提高,促进了人民对美好生活的向往。随着互联网、AI等技术发展。人脸、指纹、声纹等生物特征识别技术在日常生活中得到广泛的应用,家居环境的改善和智能化,是我们对美好生活追求的重要体现,智能家居行业得到了广泛关注。传统的智能家居,因手动调节和遥控等控制方式等不便制约,语音识别控制技术促进了智能家居行业的发展。通过语音对家居设备,门禁等设备管理控制,为人们生活带来便捷的同时,针对其使用的家居场景安全性、户主的隐私保密性要求越来越高。开展基于声纹识别技术的可分配权限的智能家居系统研究,主要工作如下:(1)设计出声纹识别技术方案,分两阶段,分别是语音声纹录入阶段和实际运行时的识别阶段。(2)针对家居系统应用场景下说话人语音信号的预处理和声纹特征的提取工作。在语音预处理方面,为获取高质量特征,有效区分用户声纹信息和无价值的环境噪声,采用一种阈值比较法,是基于对数频谱距离的端点检测方法,同时为了保证声纹的质量,提出一种改进的谱减法降噪处理,有效提高了声纹信息质量以及SNR。在声纹特征的提取方面,通过FFT,谱线能量获取,Mel滤波,对数离散余弦变换DCT等方式获取到声纹MFCC参数特征。(3)在声纹识别模型研究工作,提出两种不同的体系结构卷积网络:Res Net和Rep VGG作为模型的主干网络,设计了三个针对家居场景的文本相关的声纹识别模型,分别为Res-SD、Res-SArc和Rep-SArc模型。Res-SD模型采用传统的交叉熵损失函数完成训练,Res-SArc和Rep-SArc模型均采用在特征表达的角度空间中最大化分类界限的AAM损失函数完成训练。在自建的智能家居语音库(SMARTHOME_Speech dataset)进行的实验表明,Res-SArc和Rep-SArc模型在测试集上准确率分别达到了97.19%和97.90%。从参数量上,Rep-SArc模型的参数量是Res-SArc模型参数量的1/3。实验结果验证了本文所提出的三个模型针对文本相关的闭集识别任务是有效的。在参数量和准确性方面,RepSArc模型更适合学习到具有类别区分性的家居场景用户特征。(4)在智能家居系统设计方面,根据用户及通信组网需求,分别按照系统的硬件和软件技术进行了的方案设计,完成具有语音交互智能家居系统简易模型建立,最后通过系统的实现,完成实验的可分配权限结果响应分析。
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