[發(fā)明專利]基于牙齒咬合聲音的識別方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710433172.1 | 申請日: | 2017-06-09 |
| 公開(公告)號: | CN107293301B | 公開(公告)日: | 2019-04-02 |
| 發(fā)明(設計)人: | 伍楷舜;趙猛;劉巍峰;鄒永攀 | 申請(專利權)人: | 深圳大學 |
| 主分類號: | G10L17/26 | 分類號: | G10L17/26 |
| 代理公司: | 深圳市科吉華烽知識產權事務所(普通合伙) 44248 | 代理人: | 于標 |
| 地址: | 518000 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 牙齒 咬合 聲音 識別 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明提供了一種基于牙齒咬合聲音的識別方法及系統(tǒng),該識別方法包括如下步驟:S1.數(shù)據(jù)收集步驟,收集牙齒咬合的聲音信號;S2.數(shù)據(jù)處理步驟,對收到的聲音信號進行處理,提取聲音信號中的聲音特征;S3.識別步驟,將聲音特征放入機器學習算法的一類模型識別算法中,進行數(shù)據(jù)的識別和判斷。本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明無需任何硬件成本且系統(tǒng)簡單,且使用方便,能夠準確識別合法用戶和非法用戶,對于目前智能設備上,有很好的實用性,且同時不影響用戶本身在數(shù)據(jù)隱私保護時對智能設備的良好使用。
技術領域
本發(fā)明涉及聲音識別技術領域,尤其涉及基于牙齒咬合聲音的識別方法及系統(tǒng)。
背景技術
隨著智能化社會進程的不斷推進,新興智能設備的不斷發(fā)展,智能設備在日常生活中顯得越來越重要了,它能夠隨時給我們的生活提供便利,比如:智能手表能給我們提供來電提醒,通過智能手表來隨時查看信息等,頭戴腦電記錄儀,能無時無刻的記錄我們每個人的腦電的生物體征,通過一系列算法的分析和研究,為我們每個人的健康保駕護航,大大為我們的生活質量提供了強有力的保障。我們在使用智能設備的便利的同時,也伴隨著很多嚴峻的考驗,用戶的個人隱私和一系列的個人數(shù)據(jù)的泄露顯得尤為突出,那么怎么在大數(shù)據(jù)時代,保護好個人的數(shù)據(jù)顯得尤為重要。
傳統(tǒng)的保護手段有如下幾個:在智能手機上,我們常常使用PIN碼、密碼或者圖案和指紋識別保護。還有一些使用指紋識別,靜脈識別、虹膜識別、人臉識別等技術。
首先我們比較常用的PIN碼、密碼和圖案保護,在我們可穿戴設備上是不可行的,我們都知道可穿戴設備是穿戴在用戶身上的,也就是智能設備的面積是非常的小,這些都是不能夠在其上進行安裝來達到身份的識別和保護。所以我們常用的保護方式在智能上是行不通的。
然后是一些識別精度比較高的生物識別技術,在識別精度高的同時,也要付出一些應有的代價。最常用的指紋識別,我們都知道在一些智能設備和一些門禁系統(tǒng)上,很多都配置了指紋識別技術,當我們手指有汗液、污漬、或者脫皮等情況下,指紋識別就容易識別失敗,必須清理這些東西才能夠重新進行識別,達到身份認證的效果,大大給人們造成了很大的不便,與此同時,我們很容易在很多地方留下我們的指紋,那么也就很容易被不法分子仿造,然后達到識別的目的。目前有些廠家在其智能手機上推出了超聲波指紋識別,其避免了由于汗液,污漬等不能識別的情況,很高精度的識別的用戶,但是其成本昂貴,給智能設備的生產提供了昂貴的代價,這是很多人不愿意接受的。
靜脈識別和虹膜識別也都根據(jù)每個人的生理特征不一樣然后采取生理特征信號,然后對信號進行一系列的分析和處理,最終達到識別的作用,這兩種生物識別技術能達到很高的識別精度,但是也伴隨著一些弊端,靜脈識別里手背的靜脈仍有可能隨著年齡和生理的變化而變化,永久性尚未得到證實,由于采集方式受自身特點的限制,產品難以小型化,不能夠在智能設備上進行量產,在同時,采集設備有特殊要求,設計相對復雜,制造成本較高。
人臉識別也提供了很高的精度,人臉識別存在很大的漏洞,只需要一個強大的修改圖片的軟件,我們就能夠很容易的模仿人臉上的生理特征,然后進行人臉識別,實驗結果也是很震驚,通過簡單的幾步處理,就能夠正確的識別,保護級別不是特別高。
發(fā)明內容
本發(fā)明提供了一種基于牙齒咬合聲音的識別方法,包括如下步驟:
S1.數(shù)據(jù)收集步驟,收集牙齒咬合的聲音信號;
S2.數(shù)據(jù)處理步驟,對收到的聲音信號進行處理,提取聲音信號中的聲音特征;
S3.識別步驟,將聲音特征放入機器學習算法的一類模型識別算法中,進行數(shù)據(jù)的識別和判斷。
作為本發(fā)明的進一步改進,該識別方法還包括:
S4.通過置信度評估算法,將一些具有很高置信度的樣本放入到用來訓練的數(shù)據(jù)集中,從而提高識別的精度。
作為本發(fā)明的進一步改進,在所述數(shù)據(jù)處理步驟中包括:
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