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基于多普勒雷达的发音动作检测与命令词识别
被引量：
5
1
作者
吴鹏飞
凌震华
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第2期426-430,共5页
本文提出了一种基于多普勒微波雷达的发音动作检测与命令词识别方法.该方法利用微波雷达的多普勒特性检测发音过程中面部肌肉的微小变化,实现不依赖语音声学信号的命令词识别.本文首先设计实现了一个基于多普勒微波雷达的发音动作检测系...
本文提出了一种基于多普勒微波雷达的发音动作检测与命令词识别方法.该方法利用微波雷达的多普勒特性检测发音过程中面部肌肉的微小变化,实现不依赖语音声学信号的命令词识别.本文首先设计实现了一个基于多普勒微波雷达的发音动作检测系统,并基于此系统构建了一个包含2个说话人的命令词识别数据库.然后,本文研究了基于支持向量机和卷积神经网络模型的雷达数据分类方法,并对比了不同模型和特征组合在单话者建模和多话者建模情况下的命令词识别性能.实验结果表明,本文设计的数据采集系统可以有效检测发音动作,所构建的卷积神经网络分类器可以取得90%以上的命令词识别准确率.
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关键词
发音动作检测
多普勒雷达
卷积神经网络
支持向量机
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职称材料
题名
基于多普勒雷达的发音动作检测与命令词识别
被引量：
5
1
作者
吴鹏飞
凌震华
机构
中国科学技术大学语音与语言信息处理国家工程实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第2期426-430,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61871358)资助.
文摘
本文提出了一种基于多普勒微波雷达的发音动作检测与命令词识别方法.该方法利用微波雷达的多普勒特性检测发音过程中面部肌肉的微小变化,实现不依赖语音声学信号的命令词识别.本文首先设计实现了一个基于多普勒微波雷达的发音动作检测系统,并基于此系统构建了一个包含2个说话人的命令词识别数据库.然后,本文研究了基于支持向量机和卷积神经网络模型的雷达数据分类方法,并对比了不同模型和特征组合在单话者建模和多话者建模情况下的命令词识别性能.实验结果表明,本文设计的数据采集系统可以有效检测发音动作,所构建的卷积神经网络分类器可以取得90%以上的命令词识别准确率.
关键词
发音动作检测
多普勒雷达
卷积神经网络
支持向量机
Keywords
articulatory movement detection
Doppler radar
convolutional neural network
support vector machine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多普勒雷达的发音动作检测与命令词识别
吴鹏飞
凌震华
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
5
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