【摘 要】
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智能家居作为国家智慧城市战略的核心部分,其关键一环是安全可靠的门禁系统,即通过实时准确的人员识别,实现家庭成员准入和外来人员禁入。其中,声纹识别由于其在安全性、便捷性、交互自然度、经济性等的突出优势,是家居门禁场景生物特征鉴别的不二之选。家居门禁场景的声纹识别具有样本小、语音短的特点,如何在这种场景下实现准确声纹识别并保证家居环境的绝对安全,是个亟待解决的科学问题。本文针对这两个科学问题,依据工程
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智能家居作为国家智慧城市战略的核心部分,其关键一环是安全可靠的门禁系统,即通过实时准确的人员识别,实现家庭成员准入和外来人员禁入。其中,声纹识别由于其在安全性、便捷性、交互自然度、经济性等的突出优势,是家居门禁场景生物特征鉴别的不二之选。家居门禁场景的声纹识别具有样本小、语音短的特点,如何在这种场景下实现准确声纹识别并保证家居环境的绝对安全,是个亟待解决的科学问题。本文针对这两个科学问题,依据工程学中的系统并联和串联思想,提出了多特征融合声纹识别算法和CNN-特征匹配算法,具体的研究内容如下:一、对声纹识别系统的各个环节的理论和实现方式进行了深入详尽的研究,梳理了LPC、LPCC、MFCC、PLP的计算理论和模板匹配、GMM、SVM、CNN的基础理论,为两种新算法的提出奠定了基础;二、针对小样本短语音的科学问题,创新性提出了多特征融合的声纹识别算法,三个子模型被分别训练,然后并联融合,实现了有限信息的充分利用,构建了融合特征相关性评价方法,提出了多阶段模型训练方法,并进行了实验验证,结果表明多特征融合算法对声纹的分类效果明显好于LPC、LPCC、MFCC子模型,并对短语音实现了准确分类,准确率最高达到了98%;三、针对家居门禁场景对安全性的高要求,提出了CNN和特征匹配联合算法,通过串联CNN环节和特征匹配环节,来降低声纹识别系统的误检率,完成了对基于语谱图的CNN分类模型的建模和训练,建立了用于二次判决的特征匹配模型,并进行了实验验证,结果表明,联合算法的误检率相对于CNN和特征匹配模型分别下降了75%和94.76%,有效地保障了家居环境的绝对安全。
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