基于深度学习的声纹识别语音唤醒技术优化研究

声纹识别技术利用个体的声音特征进行身份验证,已广泛应用于各种安全和个人化服务。基于此,系统探讨深度学习技术在声纹识别语音唤醒领域的应用,详细分析不同深度学习模型的技术细节及其在实际应用中的表现,并通过案例研究展示这些技术在实际场景中的应用效果和优化策略,为进一步推动声纹识别技术的发展和应用提供了理论依据和实践指南。

体位管理联合亲情式语音唤醒服务对全麻手术患者术中压力性损伤和苏醒质量的影响

目的观察体位管理联合亲情式语音唤醒服务对全麻手术患者术中压力性损伤和苏醒质量的影响。方法选取2021年12月至2022年12月江苏省南通市第一人民医院进行全麻手术治疗的110例患者作为研究对象,按抛掷硬币法将其随机分为对照组(辅以常规护理与体位管理)和观察组(在对照组的基础上辅以亲情式语音唤醒服务),各55例。比较两组术中压力性损伤发生率、术后苏醒质量、疼痛度、舒适度。结果观察组术中压力性损伤发生率低于对照组(P<0.05);观察组全麻术后恢复室停留时间、自主呼吸恢复时间、呼之睁眼时间、撤管时间短于对照组(P<0.05);观察组麻醉苏醒期并发症总发生率低于对照组(P<0.05);观察组术后视觉模拟评分法评分低于对照组,舒适状况量表评分高于对照组(P<0.05)。结论对全麻手术患者加强体位管理与亲情式语音唤醒服务,能够显著降低术中压力性损伤风险,改善术后苏醒质量,愉悦患者身心,促进预后转归,临床应用前景广阔。

面向自定义语音唤醒的关键词相关的单通道语音增强

提出一种面向自定义语音唤醒的单通道语音增强方法。该方法预先将关键词音素信息存入文本编码矩阵,并在常规语音增强模型基础上添加一个基于注意力机制的音素偏置模块。该模块利用语音增强模型中间特征从文本编码矩阵中获取当前帧的音素信息,并将其融入语音增强模型的后续计算中,从而提升语音增强模型对关键词相关音素的增强效果。在不同噪声环境下的实验结果表明,该方法可以更有效地抑制关键词部分噪声。同时所提出方法对比常规语音增强方法与其他文本相关语音增强方法,在自定义语音唤醒性能上可以分别获得14.3%和7.6%的相对提升。

多关键词离线语音唤醒模块的实现

语音识别技术越来越多地被应用在工业、家电、通信、医疗、汽车电子等领域,其中关键词识别是识别已知的简短词语.为了减少在线语音监听设备资源损耗,搭建了多关键词离线语音唤醒模块,基于Snowboy语音检测引擎,以Raspberry Pi 3B+为核心控制器,采用Python开发环境,实现离线语音热词的检测,支持多关键词唤醒.有效减少资源损耗,同时保护数据安全.适合各种语音识别、语音唤醒、语音控制等嵌入式系统.

音乐播放+语音唤醒在重症颅脑损伤患者全麻苏醒期中的应用观察

目的:探讨音乐播放+语音唤醒在重症颅脑损伤患者全麻苏醒期中的应用效果。方法:选取我院2018年1月~2020年1月重症颅脑损伤患者62例,按照入院顺序不同分为观察组(31例)、常规组(31例)。常规组采用常规护理,观察组在常规护理基础上采用音乐播放+语音唤醒。比较两组苏醒期各指标用时、干预前后生命体征变化、躁动程度及躁动发生率。结果:观察组睁眼时间、握拳时间、拔管时间及自主呼吸时间短于常规组(P<0.05);干预后观察组动脉血氧饱和度高于常规组,舒张压及收缩压低于常规组(P<0.05);观察组躁动程度低于常规组,躁动发生率35.48%(11/31)低于常规组64.51%(20/31)(P<0.05)。结论:音乐播放+语音唤醒可缩短重症颅脑损伤患者苏醒时间,改善其生命体征,降低躁动程度及躁动发生率。

父母语音唤醒对全身麻醉患儿苏醒期躁动的影响

目的探讨父母语音唤醒对全身麻醉患儿苏醒期躁动的影响,以降低患儿全麻苏醒期躁动发生率,提高患儿苏醒期质量。方法采用随机对照试验设计方法,选取200例全麻手术患儿,采用随机数字表法,分为试验组和对照组,每组分别100例。对照组采用护士语言唤醒,试验组采用父母语音唤醒。比较两组苏醒期躁动评分(pediatric anesthesia emergence delirium scale,PAED)、躁动发生率、术后躁动发生时间、术后苏醒时间及麻醉后恢复室(postanesthesia care unit,PACU)停留时间。结果试验组PAED评分及躁动发生率均明显低于对照组,试验组术后苏醒时间、PACU停留时间明显短于对照组,两组比较,差异具有统计学意义(均P<0.05);两组术后躁动发生时间比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论对全麻苏醒期患儿实施父母语音唤醒,可降低患儿苏醒期躁动发生率,提高苏醒质量。

就近语音唤醒及识别关键技术研究与空调应用

目前语音空调产品大都共用同一个唤醒词唤醒设备,因此,当多台语音空调被同时唤醒时,会产生"一呼百应"的现象,为解决这一现象,提出就近语音唤醒关键技术研究及空调应用。通过前端语音自适应降噪算法解决室内环境噪声以及空调内部混响,其次通过局域网语音就近唤醒组网选举得到master节点(主节点)和slave节点(子节点),最后根据声源发出声音的能量值或声源离语音空调距离值大小,经过master进行仲裁决策,最终让靠近用户最合适距离的空调被唤醒。

基于频谱分析仪的语音识别及控制软件系统设计

随着数据处理技术的进步和人工智能领域的高速发展,用户在对仪器的实际使用中持续追求更为高效便捷的操控方式,同时也相当看重使用过程的灵活性和准确性,语音数据因其实用性和高效性而被广泛使用。因此,提出一种基于频谱分析仪的语音识别及控制软件系统。该系统支持Ubuntu 18.04及以上版本操作系统,通过语音指令实现对频谱分析仪的控制,可以实现语音唤醒、语音录入及保存、离线语音识别并转换为文字文本、可执行代码等功能。

基于ESP32的ChatGPT语音交互系统设计与实现

针对大多数用户使用ChatGPT主要是以网页交互的形式,为进一步扩大其实际应用范围,本文设计了一款能够实现ChatGPT在ESP32上进行语音交互的系统。选择集成Wi-Fi、语音识别等模块的ESP32-S3模组,通过VSCode配置Wi-Fi和ChatGPT-API达到将系统接入OpenAI的目的,使用阿里云平台的TTS服务将文本结果转换成语音输出,从而实现Wi-Fi连接、语音交互等功能。在实际开发过程中,网络连接的不稳定和背景的噪音成为影响系统数据传输的主要因素。测试结果显示,用户分别进行长、短文本问答,系统能够准确识别提问语句,可以快速产生回答并将问题和结果在屏幕显示,达到了ChatGPT在ESP32上进行语音交互的目的,展现了系统在智能家居和智能办公等场景的应用潜力,也为用户带来了更加智能和便捷的交互体验。

开展智能语音交互系统能力验证项目的可行性研究

本文通过结合日常生活的需求和研究实验室的发展方向,归纳分析不同标准测试方法的技术要求与特点,得出智能语音交互系统能力验证项目的推出是必要且迫不及待的,在智能语音交互系统中,语音唤醒起着基础支撑作用。它使得系统可以从低功率的监听状态,在检测到特定的唤醒词时快速激活语音识别和处理模块,实现用户指令的识别和响应。因此,语音唤醒的性能直接影响并限制了整个智能语音交互系统的性能。将其作为智能语音交互系统能力验证项目具有非常大的可行性。

智能语音产品的唤醒率体验研究

目的针对智能语音产品的唤醒率体验,探讨不同环境音量、不同交互距离条件下用户满意和可接受的唤醒率范围。方法通过9(唤醒率)×3(交互距离)×2(环境音量)混合实验设计,探索不同环境音量和交互距离下的唤醒率水平对体验的影响。结果低声压级40dB环境音量下,1米、3米、5米距离时用户满意的唤醒率下限分别是93.6%、92.9%、90.4%,可接受的唤醒率下限分别是74.6%、72.0%、69.0%;中声压级60dB环境音量下,1米、3米、5米距离时用户满意的唤醒率下限分别是91.3%、89.2%、85.8%,可接受的唤醒率下限分别是69.5%、67.1%、55.4%。结论语音唤醒体验的诸多影响因素中,用户对唤醒率体验的感知重要性最高,不同环境音量和交互距离的情况下,用户满意及可接受的唤醒率存在差异。

多感官唤醒方案在全身麻醉胸科手术患者中的应用

目的探讨多感官唤醒方案在全身麻醉胸科手术患者中的应用效果。方法将2021年1~8月的胸科手术患者按住院时间分为对照组与干预组各51例,对照组采用传统语音唤醒方案,干预组采用多感官唤醒方案,比较两组自主呼吸恢复时间、苏醒室停留时间,咽喉痛、躁动发生程度以及平均动脉压波动发生率。结果干预组自主呼吸恢复时间、苏醒室停留时间显著短于对照组(均P<0.05);干预组咽痛、躁动发生程度显著低于对照组,平均动脉压波动发生率显著低于对照组(均P<0.05)。结论多感官唤醒方案扩展了原有单一感官的唤醒模式,能缩短胸科手术患者的苏醒时间及苏醒室停留时间,提高苏醒质量。

智能产品语音用户界面的响应时间研究

目的针对智能产品的语音用户界面,探讨语音唤醒和语音对话等关键环节适宜的响应时间。方法通过9(唤醒响应时间)×3(唤醒响应方式)双因素实验探索唤醒响应时间的影响;通过单因素实验探究对话响应时间的影响;每个实验都需要被试对响应时间的舒适度进行评价。结果语音唤醒环节的响应方式和响应时间存在交互作用,3种唤醒响应方式下被试感觉舒适的响应时间分别是200ms^400ms、200ms^500ms、300ms^600ms,语音对话环节被试感觉舒适的响应时间为650ms^1050ms。结论语音交互的不同环节,被试对语音用户界面舒适的响应时间存在不同的要求。

基于深度学习的语音门禁系统设计

基于深度可分离卷积神经网络(Depthwise Separable Convolutional Neural Network,DS-CNN)设计一个嵌入式离线语音门禁系统.系统首先利用深度学习库TensorFlow搭建DS-CNN声学模型并完成模型训练,然后将训练好的模型移植到嵌入式平台实现离线式语音识别,最后根据识别结果控制继电器执行相应动作.为避免人工设计的滤波器在特征提取时造成信息损失,系统采用语音信号的语谱图作为声学模型输入,通过多层卷积单元自动提取说话人语音特征进行分类判断,并引入语音唤醒机制,保证系统的安全性和低能耗.系统测试结果表明,该门禁系统1次识别成功率达95%以上,平均响应时间满足设计要求,具有较好的实用性.

智能手机远程控制的探测小车设计与实现

利用智能手机APP应用程序控制多功能智能探测小车。通过WiFi连接小车,进而远程操控小车行驶。手机终端拥有语音控制、自动避障驾驶、虚拟摇杆控制、重力感应控制等行驶操控切换功能,以便捷的操控手段满足危险区域实时采集视频和温湿度的探测工作需求。

基于ESP32的实验材料存储柜人脸识别系统设计

为了解决实验材料存储柜的管理安全问题,以存储柜准确识别实验员并开启柜门为研究对象,采用语音唤醒技术和人脸识别技术结合的方式,提出了一种实验材料存储柜控制系统的方案设计。系统以ESP32芯片为控制核心,利用数字麦克风和OV2640数字摄像头采集语音和人脸图像信息,将收集到的信息分别通过I2S接口和数据总线传输至ESP32模块,经语音和图像信息与模板信息比对,实现开、关柜门控制。同时通过WIFI将柜门状态与识别人图像信息上传至服务器,完成存储柜操作信息的动态检测。实验结果表明,该系统操作便捷、集成度高、成本低、安全性强,具有较高的实用价值。

智能导盲犬的设计与应用

近年来,各类机器人开始融入人们的生活以及工作当中。智能导盲犬是基于智能机器人基础上开发研究的一种符合社会需求的社会服务型机器人,其设计主要涉及当下热门和广受大众关注的包括智能导航、激光测距、3D建模、智能语音唤醒在内的各项智能化手段。同时,在功能方面,智能导盲犬将多种智能手段相结合,不仅操作方便还具有很高的安全性,在一定程度上满足了消费群体的需要。

低功耗智能蓝牙云交互耳机的设计与实现

该文针对蓝牙耳机功能单一、续航能力短等问题,选取QuickLogic音频芯片和CSR蓝牙芯片,基于Iflytek AI智能语音服务设计了具有云交互能力的智能耳机。该耳机通过语音唤醒关键字控制、发送语音信息,实现获取新闻、问题、音乐等内容;通过关键字命令控制,无须手动切换,实现音频播放控制,极其方便实用。功耗模块设计能检测耳机的工作状态,灵活休眠、唤醒耳机设备,有效地提升了耳机的续航能力。

洗碗机人体接近感应的应用研究

随着人工智能的发展,家电领域也开始向智能化方向布局,传统的洗碗机都是需要用户手动操作来控制相关执行器件,不够人性化。现添加人体接近感应传感器,可实现洗碗机操控的智能识别。当用户靠近洗碗机小于设定距离检测范围时,感应传感器发送红外信号接收有变化,传送给洗碗机的主控板,从而执行相关开、关门,自动伸缩碗篮,启动或者关闭显示屏幕,语音模块唤醒、睡眠等动作。这一应用研究的实现避免了用户弯腰操作,节能显示面板以及结合语音识别技术,同时人体接近传感还能精确区分人和动物体温差异,防止家中宠物误触发机器。该研究对洗碗机行业的智能化应用提出了新的发展方向。