噪音环境下声音诱发脑电信号的说话人识别

环境噪音与说话人识别息息相关,文章主要研究环境噪音对说话人识别的影响。首先,在孪生神经网络的卷积层中添加注意力层,对说话人相关的特征赋予更大的权重,从而减小环境噪音带来的影响;其次,将说话人音频和不同类型噪音音频融合成双轨音频,设置成不同的信噪比,记录被试的脑电信号,探究不同类型噪音和不同信噪比环境对说话人识别性能的影响。研究发现,在流水声噪音和人声噪音下,随着信噪比的降低,说话人识别准确率均下降,且人声噪音的影响力更大;使用注意力机制改进孪生神经网络后,噪音环境下的说话人识别准确率得到显著提高,Delta频段下的识别准确率提高了7%~12%,High Gamma频段下的识别准确率提高了5%~11%。

多功能自动化商品展示仪

本项目针对快闪店存在的不足之处,介绍了一种基于Arduino开发板和霍尔传感器的多功能自动化商品展示仪。展示仪主要依靠Arduino开发板,在此基础上使用红外接收三极管、霍尔传感器、WIFI-MCU及数字温湿度传感器监控是否有火情产生,并对消费者使用次数进行大数据分析以及对商品温湿度进行监控。该展示仪具有良好的安全性、稳定性和可靠性。