[發明專利]一種基于多層字典學習的智能語音電梯系統在審
| 申請號： | 202010943827.1 | 申請日： | 2020-09-08 |
| 公開（公告）號： | CN112141837A | 公開（公告）日： | 2020-12-29 |
| 發明（設計）人： | 李永琳;吳凡;姜玉東 | 申請（專利權）人： | 金陵科技學院 |
| 主分類號： | B66B1/46 | 分類號： | B66B1/46;B66B1/34;B66B5/00;G06K9/62;G10L15/06;G10L15/08;G10L15/20;G10L15/22 |
| 代理公司： | 南京眾聯專利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蔣昱 |
| 地址： | 210000 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 多層 字典 學習 智能 語音 電梯 系統 | ||
1.基于多層字典學習的智能語音電梯系統，具體步驟如下，其特征在于；
步驟1：建立語音電梯硬件系統，硬件系統主要包括語音采集模塊、步進電機控制模塊、ARM控制模塊、陀螺儀模塊、LCD模塊、和語音模塊等；
步驟2：語音采集模塊采集用戶語音信息，對語音信息進行灰度歸一化；
步驟3：對語音信息進行第一層字典學習，并把第一層訓練的編碼系數作為下一層訓練的輸入；
步驟4：對語音信息進行第二層字典學習，并把第二層訓練的編碼系數作為下一層訓練的輸入；
步驟5：對語音信息進行第三層字典學習，并把第三層訓練的編碼系數作為SVM分類器的輸入；
步驟6：使用SVM對語音信號進行分類識別，控制系統根據識別結果進行電梯控制，如果識別失敗，提醒用戶重新輸入語音。
2.根據權利要求1所述的基于多層字典學習的智能語音電梯系統，其特征在于；
所述步驟2中語音歸一化公式為：
其中，x(i)是采集的語音信號，max(·)是計算最大值。
3.根據權利要求1所述的基于多層字典學習的智能語音電梯系統，其特征在于；
所述步驟3，4，5中每層字典學習輸出公式為：
其中，Dl是第l訓練字典，X是歸一化語音信號，μ是正規化參數。
4.根據權利要求1所述的基于多層字典學習的智能語音電梯系統，其特征在于；
所述步驟3，4，5中每層字典學習的投影矩陣為：
其中，Gl是第l層圖拉普拉斯矩陣，α是正規化參數。
5.根據權利要求1所述的基于多層字典學習的智能語音電梯系統，其特征在于；
所述步驟3，4，5中總投影矩陣公式為：
P＝P1P2P3 (4)
其中，Pl是第l層投影矩陣。
6.根據權利要求1所述的基于多層字典學習的智能語音電梯系統，其特征在于；
所述步驟6中SVM分類器公式為：
其中，W是權值，θ是懲罰因子。
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