基于深度学习的语音门禁系统设计

张学祥; 吕文豪; 闻一波; 吴皓; 雷菊阳

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基于深度学习的语音门禁系统设计

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基于深度可分离卷积神经网络(Depthwise Separable Convolutional Neural Network,DS-CNN)设计一个嵌入式离线语音门禁系统.系统首先利用深度学习库TensorFlow搭建DS-CNN声学模型并完成模型训练,然后将训练好的模型移植到嵌入式平台实现离线式语音识别,最后根据识别结果控制继电器执行相应动作.为避免人工设计的滤波器在特征提取时造成信息损失,系统采用语音信号的语谱图作为声学模型输入,通过多层卷积单元自动提取说话人语音特征进行分类判断,并引入语音唤醒机制,保证系统的安全性和低能耗.系统测试结果表明,该门禁系统1次识别成功率达95％以上,平均响应时间满足设计要求,具有较好的实用性.

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来源
《上海工程技术大学学报》 |2020年第3期|253-257|共5页
作者
张学祥; 吕文豪; 闻一波; 吴皓; 雷菊阳;
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作者单位

上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620;

上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620;

上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620;

上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620;

上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
深度可分离卷积神经网络; 语音门禁系统; 嵌入式平台; 语音唤醒;

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