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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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文章导航 > 上海工程技术大学学报  > 2020 >  34(3): 253-257
张学祥, 吕文豪, 闻一波, 吴皓, 雷菊阳. 基于深度学习的语音门禁系统设计[J]. 上海工程技术大学学报, 2020, 34(3): 253-257. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.008
引用本文: 张学祥, 吕文豪, 闻一波, 吴皓, 雷菊阳. 基于深度学习的语音门禁系统设计[J]. 上海工程技术大学学报, 2020, 34(3): 253-257. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.008
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ZHANG Xuexiang, LYU Wenhao, WEN Yibo, WU Hao, LEI Juyang. Design of Voice Access Control System Based on Deep Learning[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2020, 34(3): 253-257. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.008
Citation: ZHANG Xuexiang, LYU Wenhao, WEN Yibo, WU Hao, LEI Juyang. Design of Voice Access Control System Based on Deep Learning[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2020, 34(3): 253-257. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.008
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基于深度学习的语音门禁系统设计

doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2020.03.008

  • 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

基金项目: 

上海工程技术大学研究生科研创新资助项目

详细信息

  • 中图分类号: TN912.34

Design of Voice Access Control System Based on Deep Learning

    摘要
  • 摘要: 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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  • 刊出日期:  2020-09-30

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