【摘要】：智能家居時代,智能產(chǎn)品深受用戶青睞的背后反應(yīng)出用戶對創(chuàng)新型業(yè)務(wù)的迫切需求。借助機器學(xué)習(xí)技術(shù)為傳統(tǒng)硬件設(shè)備和業(yè)務(wù)服務(wù)進行賦能,是實現(xiàn)對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)功能創(chuàng)新與性能改善的有效途徑。在智能產(chǎn)品中嵌入嬰兒看護功能,能及時發(fā)現(xiàn)嬰兒哭鬧,并向用戶發(fā)出警報,避免嬰兒獨處時發(fā)生危險,具有較大的市場應(yīng)用價值。立足于此,本文采用哭聲檢測技術(shù)對嬰兒哭聲進行監(jiān)測,研究并開發(fā)了基于機器學(xué)習(xí)的智能哭聲檢測系統(tǒng)。本文工作簡述如下:一、研究聲紋識別系統(tǒng)中典型的機器學(xué)習(xí)算法:研究各機器學(xué)習(xí)模型的算法原理,并對GMM、SVM模型進行仿真實現(xiàn),通過對比識別準(zhǔn)確率和識別速率兩項指標(biāo),驗證二者對哭聲信號的識別性能,并為下文“基于混合模型的智能哭聲檢測技術(shù)”研究提供理論依據(jù);二、研究智能哭聲檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)方案:首先,針對智能哭聲檢測系統(tǒng)做出需求分析,并設(shè)計了整個智能哭聲識別系統(tǒng)的軟硬件架構(gòu)圖;其次,提出了哭聲檢測系統(tǒng)中的兩項關(guān)鍵技術(shù):“基于Mel能量的多特征提取技術(shù)”和“基于混合模型的智能哭聲檢測技術(shù)”,為智能哭聲檢測系統(tǒng)的開發(fā)實現(xiàn)提供了行之有效的技術(shù)方案;三、開發(fā)并實現(xiàn)了基于機器學(xué)習(xí)的智能哭聲檢測系統(tǒng)。首先,詳細(xì)闡述了智能哭聲檢測系統(tǒng)中手機終端側(cè)軟件、智能嵌入式設(shè)備側(cè)軟硬件、以及模型訓(xùn)練等功能的具體實現(xiàn)細(xì)節(jié);其次,對系統(tǒng)進行了功能、性能等方面的測試,通過嚴(yán)格的系統(tǒng)測試,驗證了該系統(tǒng)在功能與性能上的技術(shù)優(yōu)勢。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP181;TN912.34
【圖文】：

圖 4.1 手機終端軟件初始化界面制部分都集中在手機終端側(cè)，主 Android 系統(tǒng)提供的事件監(jiān)聽機軟件執(zhí)行的回調(diào)函數(shù)，以執(zhí)行具，點擊“連接設(shè)備”按鈕時，通設(shè)備連接的過程。執(zhí)行的回調(diào)函/ 填寫嵌入式設(shè)備 ip 地址；().toString();hread(mainHandler, ip_num);tart(); //開啟新線程與嵌入式設(shè)備進

郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第四章 基于機器學(xué)習(xí)的智能哭聲檢測系統(tǒng)實現(xiàn)與if (msg.what == 1) { //向嵌入式設(shè)備端發(fā)送檢測指令os.write(msg.obj.toString().getBytes());......對于其他按鍵控制邏輯與此類似，此處不再贅述。如圖 4.2 所示為各個按鈕點擊時面圖，從左到右依次為點擊監(jiān)控、關(guān)閉、重置按鈕效果圖。

【參考文獻】

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1 陸偉;戴蓓劏;李輝;劉青松;;MFCC中的基音頻率信息對說話人識別系統(tǒng)性能的影響[J];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報;2009年08期

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1 金海;基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音頻事件檢測[D];華南理工大學(xué);2016年

2 李昊洋;語音識別中基于支持向量機的聲學(xué)模型分析與實現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2010年

本文編號：2733779