在我國(guó)司法體系中,監(jiān)所擔(dān)負(fù)著執(zhí)行法紀(jì)、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定的重要職責(zé),建設(shè)一套完善的監(jiān)所安防報(bào)警系統(tǒng)對(duì)保障監(jiān)所的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。傳統(tǒng)的以人工觸發(fā)報(bào)警與監(jiān)控視頻分析報(bào)警相結(jié)合的報(bào)警系統(tǒng)具有誤報(bào)率高、實(shí)時(shí)性不足、存在監(jiān)控盲區(qū)等問(wèn)題。引入語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)技術(shù)可有效解決上述問(wèn)題,因此,研發(fā)基于語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)的監(jiān)所報(bào)警系統(tǒng)對(duì)完善監(jiān)所安防報(bào)警系統(tǒng)具有重要意義與工程應(yīng)用價(jià)值。本論文針對(duì)當(dāng)前監(jiān)所對(duì)報(bào)警系統(tǒng)可靠性、實(shí)時(shí)性、完整性的要求,設(shè)計(jì)研發(fā)了基于語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)的監(jiān)所報(bào)警系統(tǒng)軟件。軟件采用B/S架構(gòu)設(shè)計(jì),主要實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音報(bào)警分析、實(shí)時(shí)報(bào)警推送、歷史報(bào)警回溯等功能。軟件通過(guò)設(shè)備接入層實(shí)時(shí)采集語(yǔ)音數(shù)據(jù),通過(guò)基于GMM建模的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)斷句,采用并發(fā)編程技術(shù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了多路并行的基于CNN的語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)方法,并通過(guò)對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行策略分析生成報(bào)警或預(yù)警事件,同時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)推送與記錄存儲(chǔ)。系統(tǒng)針對(duì)監(jiān)所應(yīng)用場(chǎng)景的特點(diǎn),改進(jìn)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建方案與數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建方法,并針對(duì)報(bào)警實(shí)時(shí)性需求對(duì)基于Kaldi框架的語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)流程進(jìn)行了優(yōu)化,有效提升了算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率與執(zhí)行效率。另外,系統(tǒng)針對(duì)語(yǔ)音監(jiān)控需求,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)... 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖??（１）端點(diǎn)檢測(cè)??

Ｋａｌｄｉ是由Ｄａｎｉｅｌ?Ｐｏｖｅｙ等人開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源語(yǔ)音識(shí)別工具包，用Ｃ＋＋編寫(xiě)，??可以在Ｌｉｎｕｘ和Ｗｉｎｄｏｗｓ環(huán)境下編譯，主要在Ｌｉｎｕｘ系統(tǒng)下運(yùn)行。Ｋａｌｄｉ的結(jié)構(gòu)??如圖２－２所示Ｍ。??Ｅｘｔｅｒｎａｌ?Ｌｉｂｒａｒｉｅｓ??ＢＬＡＳ／ＬＡＰＡＣＫ?ＯｐｅｎＦＳＴ??Ｋａｌｄｉ?Ｃ＋＋?Ｌｉｂｒａｒｙ??Ｍａｔｒｉｘ?Ｕｔｉｌｓ?ＬＭ?Ｔｒｅｅ??Ｆｅａｔ?ＳＧＭＭ?ＦＳＴｅｘｔ?ＨＭＭ??ＧＭＭ?Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ?Ｄｅｃｏｄｅｒ??Ｄｅｃｏｄａｂｌｅ??Ｋａｌｄｉ?Ｃ＋＋?Ｅｘｅｃｕｔａｂｌｅｓ??（Ｓｈｅｌｌ）?Ｓｃｒｉｐｔｓ??圖２－２?Ｋａｌｄｉ工具包結(jié)構(gòu)圖［３２］??Ｋａｌｄｉ依賴了兩個(gè)外部開(kāi)源庫(kù)——ＢＬＡＳ／ＬＡＰＡＣＫ和ＯｐｅｎＦＳＴ［３４】。ＢＬＡＳ是??基本線性函數(shù)庫(kù)，主要用于向量操作、矩陣－向量操作及矩陣操作等基本運(yùn)算。??ＬＡＰＡＣＫ是一個(gè)用于數(shù)值計(jì)算的函數(shù)集，用于常見(jiàn)的數(shù)值線性代數(shù)問(wèn)題。??ＯｐｅｎＦＳＴ是一個(gè)用于構(gòu)造、合并、優(yōu)化和搜索加權(quán)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器的的庫(kù)，在處??理時(shí)間和空間的大規(guī)模問(wèn)題上有很好的效果，??Ｋａｌｄｉ支持ＭＦＣＣ、Ｆｂａｎｋ等常用的特征提取及ＬＤＡ、ＣＭＶＮ、ＶＴＬＮ等特??征處理技術(shù)，支持ＧＭＭ－ＨＭＭ及ＤＮＮ－ＨＭＭ聲學(xué)模型訓(xùn)練，提供了基于加權(quán)??有限狀態(tài)機(jī)設(shè)計(jì)的解碼器并支持ｓｈｅｌｌ腳本直接調(diào)用底層功能模塊。??２．２卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論??２．２．１?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)??人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ?Ｎｅｕｒａ丨Ｎｅｔｗｏｒｋ，?ＡＮＮ）是一種從信息處理角度對(duì)人??腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象

表示；輸出層用于結(jié)果輸出，對(duì)于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)一般會(huì)選用ｒｅｃｔｉｆｉｅｒ函??數(shù)以加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖２－３所示，由輸入??層、特征提取層、特征映射層和輸出層組成，特征提取層由卷積層和池化層交替??組成用于進(jìn)行局部特征提取，特征映射層由全連接層組成用于對(duì)提取的局部特征??進(jìn)行全局整合和變換。??輸入層?丨?卷積層及池化層?丨?全連接層?丨輸出層??Ｉ?Ｉ?Ｉ??圖２－３卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??＇?（１）卷積層??卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，通過(guò)將卷積核在輸入層上滑動(dòng)進(jìn)行卷積運(yùn)算??后與該層的偏置相加得到該層的卷積結(jié)果，一個(gè)卷積層內(nèi)包含多個(gè)卷積核，每個(gè)??１０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別研究[D]. 梅俊杰.北京交通大學(xué) 2017
[2]基于語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的移動(dòng)設(shè)備無(wú)障礙出行服務(wù)助手的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊曉海.浙江大學(xué) 2017
[3]監(jiān)獄環(huán)境下基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王良昱.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別研究[D]. 王偉臻.浙江大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3569538