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[發明專利]一種語音識別門禁系統無效

專利信息
申請號: 201010549905.6 申請日: 2010-11-17
公開(公告)號: CN102005070A 公開(公告)日: 2011-04-06
發明(設計)人: 羅笑南;劉寧;劉廣發;薛凱軍;陳健民 申請(專利權)人: 廣東中大訊通信息有限公司;東莞市聚川電子科技有限公司
主分類號: G07C9/00 分類號: G07C9/00;G10L15/00
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 528000 廣東省廣州市番禺區小谷圍*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 語音 識別 門禁 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及數字家庭智能家居技術領域,具體涉及一種語音識別門禁系統。

技術背景

出入口門禁安全管理系統是新型現代化安全管理系統,它集微機自動識別技術和現代安全管理措施為一體,它涉及電子,機械,光學,計算機技術,通訊技術,生物技術等諸多新技術。它是解決重要部門出入口實現安全防范管理的有效措施。適用各種機要部門,如銀行、賓館、機房、軍械庫、機要室、辦公間,智能化小區,工廠等。

在數字技術網絡技術飛速發展的今天門禁技術得到了迅猛的發展。門禁系統早已超越了單純的門道及鑰匙管理,它已經逐漸發展成為一套完整的出入管理系統。它在工作環境安全、人事考勤管理等行政管理工作中發揮著巨大的作用。

隨著科技的不斷進步,語音識別技術逐漸的出現在我們的生活之中,如手機、個人電腦。智能家居發展的一個重要方面是讓用戶交互界面更加人性化,更加方便自然,做到老年人和殘疾人可以無障礙地使用。

目前,門禁系統采用較多的是非接觸式RF卡IC卡密碼輸入等方式隨著科學技術的發展,生物識別技術日趨成熟,如語音識別指紋識別虹膜識別紅外識別等技術逐步成為門禁系統發展的主流技術。其中語音識別技術是一種非接觸性識別技術,具有方便、安全、準確、反應速度快等優點,具有較好的發展前景。本發明就是利用語音識別技術,使得門禁系統的使用更加方便。

對此,提出一種可得到更方便、安全,可靠的門禁管理方案。

發明內容

本發明的目的在于彌補現有技術的不足,提供一種對人聲進行特征提取、對比、識別和確認,利用語音識別技術進行安全、準確、可靠的身份認證的一種語音識別門禁系統。

本發明的采用基本原理是:語音識別應用方向可分為特定人識別和非特定人識別。特定人識別的聲學模型是針對某一特定用戶訓練的。一般來說用戶需要先訓練系統,然后才能識別該用戶的發音。門禁系統由于是針對特定人員擁有開啟和關閉的權限,所以屬于特定人語音識別范疇。

為了實現本發明目的,本發明所采用的技術方案如下:

本發明一種語音識別門禁系統,包括:

(1)用于語音采集、語音輸出的聲音輸入輸出系統,包括:

負責接收用戶的聲音,然后傳輸到語音信號處理系統進行后續處理的麥克風;

用于輸出問答問題及告知用戶識別結果的喇叭;

(2)用于處理語音信號的語音信號處理系統,包括:

預處理模塊還包括A/D數模轉換模塊,分幀加窗模塊以及信號預加重模塊。

所述A/D數模轉換模塊:麥克風采集到的信號是模擬信號,模擬信號不利DSP芯片進行處理,所以首先在這里實現數模轉換,把模擬信號轉換成數字信號;

所述信號預加重模塊是提升信號的高頻部分,使信號的頻譜變得平坦,以保持信號在整個頻帶內具有同樣的信噪比,便于聲道參數分析;

所述分幀加窗模塊是在對語音信號進行分析和處理之前先將語音段分割成若干短的時間段,以保證每一個短的時間段內語音信號可近似看作具有固定特性的連續語音片段。

話語端點檢測模塊,語音信號的端點檢測是進行特征訓練和識別的基礎,一般采集到的語音信號都摻雜無聲段和短時噪聲等無用的信息,造成語音的數據量非常大,為了從語音波形中提取出反映語音特征的參數,須采用端點檢測的方法來確定一段語音信號的起點和終點。

特征向量提取模塊,首先,原始的語音信號不能直接用于模版訓練和模式匹配,這是因為原始信號的數據量太大,系統的運算和存儲負擔過重;其次,原始語音信號包含太多的隨機因素,極大地影響了系統的識別率。特征提取就是對語音信號進行分析處理,去除對語音識別無關緊要的冗余信息,提取出對語音識別有用的信息。

模式匹配模塊,將待識別的語音經預處理以及特征提取以后得到的特征矢量序列稱之為測試模版,將特征模版庫中的各個模版稱之為參考模版,計算測試模版和參考模版之間的相似度,然后得出識別結果。

(3)用于對識別結果進行處理的識別結果處理系統,包括:

用于執行語音信號處理系統的命令的開關電路。

用于控制門鎖的控制電機,控制著門鎖的開合。

門鎖,本門禁系統的主要部分。

本發明具有以下有益結果:

(1)在日常生活及工作環境中,通過聲音識別進行門禁身份驗證,相比鑰匙,感應卡,密碼等方式,有無需攜帶,方便高效等特點。

(2)通過語音識別進行門禁身份識別驗證,相比人臉識別技術,系統運算量更少,節省了系統的功耗,并且對系統的內存等硬件要求更低。

附圖說明

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