[发明专利]一种语音识别门禁系统无效

专利信息
申请号: 201010549905.6 申请日: 2010-11-17
公开(公告)号: CN102005070A 公开(公告)日: 2011-04-06
发明(设计)人: 罗笑南;刘宁;刘广发;薛凯军;陈健民 申请(专利权)人: 广东中大讯通信息有限公司;东莞市聚川电子科技有限公司
主分类号: G07C9/00 分类号: G07C9/00;G10L15/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 528000 广东省广州市番禺区小谷围*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 语音 识别 门禁 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及数字家庭智能家居技术领域,具体涉及一种语音识别门禁系统。

技术背景

出入口门禁安全管理系统是新型现代化安全管理系统,它集微机自动识别技术和现代安全管理措施为一体,它涉及电子,机械,光学,计算机技术,通讯技术,生物技术等诸多新技术。它是解决重要部门出入口实现安全防范管理的有效措施。适用各种机要部门,如银行、宾馆、机房、军械库、机要室、办公间,智能化小区,工厂等。

在数字技术网络技术飞速发展的今天门禁技术得到了迅猛的发展。门禁系统早已超越了单纯的门道及钥匙管理,它已经逐渐发展成为一套完整的出入管理系统。它在工作环境安全、人事考勤管理等行政管理工作中发挥着巨大的作用。

随着科技的不断进步,语音识别技术逐渐的出现在我们的生活之中,如手机、个人电脑。智能家居发展的一个重要方面是让用户交互界面更加人性化,更加方便自然,做到老年人和残疾人可以无障碍地使用。

目前,门禁系统采用较多的是非接触式RF卡IC卡密码输入等方式随着科学技术的发展,生物识别技术日趋成熟,如语音识别指纹识别虹膜识别红外识别等技术逐步成为门禁系统发展的主流技术。其中语音识别技术是一种非接触性识别技术,具有方便、安全、准确、反应速度快等优点,具有较好的发展前景。本发明就是利用语音识别技术,使得门禁系统的使用更加方便。

对此,提出一种可得到更方便、安全,可靠的门禁管理方案。

发明内容

本发明的目的在于弥补现有技术的不足,提供一种对人声进行特征提取、对比、识别和确认,利用语音识别技术进行安全、准确、可靠的身份认证的一种语音识别门禁系统。

本发明的采用基本原理是:语音识别应用方向可分为特定人识别和非特定人识别。特定人识别的声学模型是针对某一特定用户训练的。一般来说用户需要先训练系统,然后才能识别该用户的发音。门禁系统由于是针对特定人员拥有开启和关闭的权限,所以属于特定人语音识别范畴。

为了实现本发明目的,本发明所采用的技术方案如下:

本发明一种语音识别门禁系统,包括:

(1)用于语音采集、语音输出的声音输入输出系统,包括:

负责接收用户的声音,然后传输到语音信号处理系统进行后续处理的麦克风;

用于输出问答问题及告知用户识别结果的喇叭;

(2)用于处理语音信号的语音信号处理系统,包括:

预处理模块还包括A/D数模转换模块,分帧加窗模块以及信号预加重模块。

所述A/D数模转换模块:麦克风采集到的信号是模拟信号,模拟信号不利DSP芯片进行处理,所以首先在这里实现数模转换,把模拟信号转换成数字信号;

所述信号预加重模块是提升信号的高频部分,使信号的频谱变得平坦,以保持信号在整个频带内具有同样的信噪比,便于声道参数分析;

所述分帧加窗模块是在对语音信号进行分析和处理之前先将语音段分割成若干短的时间段,以保证每一个短的时间段内语音信号可近似看作具有固定特性的连续语音片段。

话语端点检测模块,语音信号的端点检测是进行特征训练和识别的基础,一般采集到的语音信号都掺杂无声段和短时噪声等无用的信息,造成语音的数据量非常大,为了从语音波形中提取出反映语音特征的参数,须采用端点检测的方法来确定一段语音信号的起点和终点。

特征向量提取模块,首先,原始的语音信号不能直接用于模版训练和模式匹配,这是因为原始信号的数据量太大,系统的运算和存储负担过重;其次,原始语音信号包含太多的随机因素,极大地影响了系统的识别率。特征提取就是对语音信号进行分析处理,去除对语音识别无关紧要的冗余信息,提取出对语音识别有用的信息。

模式匹配模块,将待识别的语音经预处理以及特征提取以后得到的特征矢量序列称之为测试模版,将特征模版库中的各个模版称之为参考模版,计算测试模版和参考模版之间的相似度,然后得出识别结果。

(3)用于对识别结果进行处理的识别结果处理系统,包括:

用于执行语音信号处理系统的命令的开关电路。

用于控制门锁的控制电机,控制着门锁的开合。

门锁,本门禁系统的主要部分。

本发明具有以下有益结果:

(1)在日常生活及工作环境中,通过声音识别进行门禁身份验证,相比钥匙,感应卡,密码等方式,有无需携带,方便高效等特点。

(2)通过语音识别进行门禁身份识别验证,相比人脸识别技术,系统运算量更少,节省了系统的功耗,并且对系统的内存等硬件要求更低。

附图说明

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