本文關(guān)鍵詞：語(yǔ)音與人體動(dòng)作識(shí)別在船舶操縱中的應(yīng)用研究

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【摘要】：據(jù)統(tǒng)計(jì)約80%的海上事故是由船員的操作不當(dāng)引起的,其中當(dāng)駕駛員發(fā)出操縱命令時(shí),由于舵工的疏忽而沒(méi)有正確執(zhí)行,甚至反向操縱車(chē)鐘、舵輪,從而造成的事故偶有發(fā)生,且又很難發(fā)現(xiàn)。目前尚未有預(yù)防此類事故的有效措施。此外,大連海事大學(xué)現(xiàn)有的船舶操縱模擬器桌面系統(tǒng)中只能采用鼠標(biāo)和鍵盤(pán)來(lái)操縱車(chē)鐘、舵輪及儀器儀表等,界面較多,用戶注意力較易分散,人機(jī)交互體驗(yàn)較弱。語(yǔ)音識(shí)別及圖像跟蹤技術(shù)近年來(lái)得到飛速發(fā)展,已在許多領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。本文分析了語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理、MFCC特征；研究了語(yǔ)言模型和聲學(xué)模型的常用算法,面對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù),從對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)的篩選、數(shù)據(jù)困惑度篩選以及模型插值方面對(duì)語(yǔ)言模型進(jìn)行了改進(jìn),提升了語(yǔ)言模型性能；同時(shí)研究了圖像跟蹤相關(guān)技術(shù),包括基于高斯混合模型的前景分害、Camshift算法的人手跟蹤及基于歷史圖像更新的運(yùn)動(dòng)方向識(shí)別等；最終將以上語(yǔ)音識(shí)別及圖像跟蹤技術(shù)應(yīng)用到船舶操縱過(guò)程中,搭建了以下系統(tǒng)及實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：首先,搭建了船舶操縱安全監(jiān)測(cè)原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別船長(zhǎng)或駕駛員所下達(dá)的命令同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)舵工的操作,對(duì)錯(cuò)誤的舵輪與車(chē)鐘操作方向及時(shí)發(fā)出警告,保證船舶安全航行。其次,在船舶操縱模擬器桌面系統(tǒng)中加入語(yǔ)音識(shí)別功能,用戶可通過(guò)語(yǔ)音對(duì)系統(tǒng)發(fā)出指令,控制車(chē)鐘、舵輪、儀器儀表及錨泊等的操縱,實(shí)現(xiàn)自然的人機(jī)交互。最后,為了使語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在航海領(lǐng)域得到更廣闊的應(yīng)用,搭建了基于隱馬爾科夫模型和深度學(xué)習(xí)聲學(xué)模型方法的大詞匯語(yǔ)音識(shí)別平臺(tái),為今后的進(jìn)一步深入研究做好準(zhǔn)備。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U664.82

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本文編號(hào)：1154551