[發明專利]一種基于聲音識別的教學考勤方法

在審

• 申請號: 201810608125.0
• 申請日: 2018-06-13
• 公開（公告）號: CN108806694A
• 公開（公告）日: 2018-11-13
• 發明（設計）人: 高艷艷;楊平平;于海波
• 申請（專利權）人: 高艷艷;楊平平;于海波
• 主分類號: G10L17/02
• 分類號: G10L17/02;G10L17/18;G10L25/54;G10L25/30;G10L25/24;G01S5/18;G07C1/10
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本發明公開了一種基于聲音識別的教學考勤方法，處理器利用語音識別中的聲學模型深度神經網絡對學生的聲音信號進行分類，提取出說話人信息并用于提取DNN i?vector進行答到學生語音的聲紋識別，將識別出來的答到學生的聲紋進行答到匹配，采用五個拾音器進行答到學生聲源的空間定位，通過聲源位置、聲源朝向、聲源音量大小判斷學生是否在私自講話，達到了考勤與課堂紀律監測的目的，采用遺傳優化RBF神經網絡結構，有效地克服了傳統RBF網絡難以確定基函數的中心和寬度的缺點，同時根據聚類問題的實際情況設計編碼、交叉和變異算子，使得算法更快、更有效地收斂于全局最優解。

技術領域

本發明屬于語音識別領域，尤其涉及一種基于聲音識別的教學考勤方法。

背景技術

目前的考勤管理系統雖然跟以往簽到方式相比有著明顯的進步，但由于還是由有線數據的傳輸，需要布局布線以及線口對接等比較復雜的過程來完成，而且這樣的工作方式不僅費時費力，浪費原材料，而且必須人為的來完成線路的管理以及數據的分析，所以能夠把考勤信息遠距離的無線傳輸和接收，實現低成本、高效率、無錯化的考勤管理系統日趨成為了大家的迫切需要，目前市場上已經出現基于聲紋信息的考勤系統，但是聲音識別速度慢、不能有效地收斂于全局最優解，而且現有語音考勤系統不具備課上監測課堂紀律的功能。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于聲音識別的教學考勤方法。

本發明是這樣實現的，一種基于聲音識別的教學考勤方法包括：

步驟一、采集老師點名的聲音信號，對該原始信號采樣量化，把原始語音信號轉化成數字信號，對轉換成數字信號后的語音信號進行預加重、取音框、加窗、去噪的預處理；

步驟二、對預加重后每幀序列進行離散FFT變換，取模的平方得到離散功率譜S(n)，計算S(n)通過M個帶通濾波器后得到的功率值Pm，計算Pm的自然對數，得到Lm，計算其離散余弦變換，得到Dm，舍去直流分量，得到MFCC參數，在數據庫內查找與該MFCC參數信息匹配的相對應姓名的學生個人信息；

步驟三、多個拾音器獲取答到學生的聲音，并在數據庫內查找該姓名的學生個人信息，對拾取的學生聲音進行預處理，通過遺傳算法獲得基函數的中心以及隱含層單元的高斯函數的寬度，設計編碼、交叉和變異算子，構建三層遺傳優化RBF神經網絡模型；

步驟四、處理器利用語音識別中的構建遺傳優化RBF神經網絡模型分別對該學生預處理后的聲音信號的不同音素上的語音特征進行分類，在毎個音素子空間內實現對特征降維，提取出說話人信息并用于提取DNN i-vector進行答到學生語音的聲紋識別；

步驟五、將識別出來的答到學生的聲紋，與數據庫中學生個人信息中的聲紋信息進行匹配，若匹配相似程度超過預設值，則判斷學生答到通過，若匹配相似程度不超過預設值，則向警報器發出報警信息；

步驟六、采用五個拾音器組成的陣列作為聲源定位獲取的耳朵,其中四個拾音器組成的平面陣確定聲源空間位置，另外一個拾音器輔助完成聲源位于拾音器前后方的判斷，并通過改進的時延算法實現答到學生聲源的空間定位，若答到學生的聲源位置超出預設的教室范圍，則判定學生遲到；

步驟七、教學過程中，拾音器實時獲取教室內的聲音，通過聲紋識別識別出老師、學生聲音，通過步驟六的聲源位置確定方法確定老師聲源及學生聲源的位置及朝向，并計算相對應的老師及學生的聲源的音量大小，通過聲源位置、聲源朝向、聲源音量大小判斷學生是否在私自講話。

進一步，步驟七所述判斷學生是否在私自講話的具體方法為：

步驟一、若識別出學生的聲音，則判斷當前時間老師是否在發聲，若老師在發聲，則判斷學生在私自講話，記錄在考勤中；