文档名：基于声纹识别的智能照明系统安全控制系统模型
摘要：针对传统智能照明安全控制系统中由于声纹特征提取单一而影响识别准确率的问题,文章提出融合梅尔频率倒谱系数(MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC)与伽马通频率倒谱系数(GammatoneFrequencyCepstralCoefficients,GFCC)特征参数,采用费希尔准则对融合后的特征参数进行降维,利用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)构建智能照明系统声纹识别模型,通过搭建实验环境对改进后的方式进行测试.实验结果表明,改进后的方式能够有效提升系统声纹识别的准确性,提升系统整体的安全性.
Abstract：Aimingattheproblemthattherecognitionaccuracyoftraditionalintelligentlightingsafetycontrolsystemisaffectedbysinglevoicingfeatureextraction,thispaperproposesafusionofMelFrequencyCepstrumCoefficient,thefeatureparametersofMFCCandGammatoneFrequencyCepstralCoefficients(GFCC)arereduceddimensionallybyusingFishercriterion.ConvolutionalNeuralNetworks(CNN)areusedtoconstructthevoicingrecognitionmodelofintelligentlightingsystem,andtheimprovedmethodistestedbysettingupanexperimentalenvironment.Theexperimentalresultsshowthattheimprovedmethodcaneffectivelyimprovetheaccuracyofvoiceprintrecognitionandimprovetheoverallsecurityofthesystem.
作者：王晓康Author：WANGXiaokang
作者单位：江苏亚明照明有限公司,江苏盐城224700
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(1)
分类号：TP311.1
关键词：声纹识别 智能照明 安全控制
Keywords：acousticpatternrecognition intelligentlighting securitycontrol
机标分类号：TP311.5F232X910
在线出版日期：2024年4月7日
基金项目：基于声纹识别的智能照明系统安全控制系统模型[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(1)王晓康针对传统智能照明安全控制系统中由于声纹特征提取单一而影响识别准确率的问题,文章提出融合梅尔频率倒谱系数(MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC)与伽马通频率倒谱系数(GammatoneFrequencyCepstralCoefficie...参考文献和引证文献
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