21、声学场景分类与驾驶语音检测研究

最新推荐文章于 2025-11-21 09:18:04 发布
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分类专栏： SPECOM 2023精华解读 文章标签： 声学场景分类 驾驶员语音检测 稀疏表示框架
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitlab7runner/article/details/151701467

声学场景分类与驾驶语音检测研究

声学场景分类的稀疏表示框架

在声学场景分类领域，稀疏表示框架是一种有效的方法。研究使用了三种不同的稀疏表示分类框架进行实验评估，包括传统的SRC、基于深度学习的DSRC以及提出的DSAE系统。

数据集描述

实验使用了2018、2019和2020年的三个DCASE任务1A ASC开发数据集。这些数据集包含了十种声学场景类别，如机场、地铁、公园等。2019和2020年的数据集涵盖了十个欧洲城市的数据，而2018年的数据集排除了其中四个城市的数据。2020年的数据集还包含了使用多个录音设备捕获的音频记录。

年份 数据集特点
2018 包含十种声学场景类别，排除四个欧洲城市的数据
2019 包含十种声学场景类别，涵盖十个欧洲城市的数据
2020 包含十种声学场景类别，涵盖十个欧洲城市的数据，包含多个录音设备的音频记录
特征提取

使用开源的OpenL3 Python库来获取DCASE数据集音频记录的特征表示。该库包含在Audioset数据集上训练的L3 - Net网络，选择了在环境数据上训练的“env”版本。网络接受原始音频信号作为输入，输出一个512 × 97的

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一种噪声环境下连续语音识别的快速端点检测算法.rar_噪声检测_噪声识别_语音 端点检测_连续语音识别
09-14
噪声检测、噪声识别以及语音端点检测是这个领域的核心概念，而连续语音识别则整合了这些技术，旨在准确地识别出语音中的信息，即使在有背景噪声的复杂场景下。 噪声检测是整个流程的第一步，它的目的是区分语音信号...
22、真实驾驶场景中的驾驶员语音检测研究
gitlab7runner的博客
08-01 15
本研究提出了一种在真实驾驶场景中检测驾驶员语音（WDS）的方法，并贡献了一个名为自然真实驾驶（NRD）的语音语料库。通过分析WDS与正常语音在音高、节奏、频谱带宽和滚降点等特征上的差异，结合多种特征集（如MFCC、OpenSMILE、X-Vectors、Wav2vec 2.0嵌入）和分类器（随机森林、SVM、DNN）进行分类实验。结果显示，OpenSMILE特征与随机森林分类器的组合在区分WDS和正常语音方面表现最佳。研究还指出了当前数据量不足和特征优化方面的局限性，并为未来研究提供了方向。
51、语音分离与高分辨率视频目标检测技术研究
embedding5hiker的博客
09-17 16
本文研究了语音分离与高分辨率视频目标检测技术。在语音分离方面，对比了单麦克风、麦克风阵列及混合方法，发现多耳方法在嘈杂和混响环境中表现最优，结合7阶MFCC特征与三元语言模型可显著降低字错误率。在高分辨率视频目标检测方面，提出一种基于CNN YOLO的分块检测算法，通过帧分块、重叠处理与后合并策略，有效提升4K视频中小目标的检测精度。文章还探讨了两种技术的优化方向与融合应用前景，为智能监控、自动驾驶等场景提供技术支持。
智能语音识别技术在无人驾驶领域的应用案例
biaobei的博客
08-14 2126
随着无人驾驶技术的进步与发展，越来越多的企业、创业者注意到无人驾驶领域潜藏的巨大市场经济价值，越来越多的企业和创业者进入无人驾驶领域，以近期业内关注的萝卜快跑为例，其在武汉地区的成功推广与落地预示着无人驾驶在网约车领域具有极大的可行性和经济价值。萝卜快跑无人驾驶的成功试投，也预示着智能语音交互在无人驾驶领域的成功应用。
42、运动检测与语言模型在语音识别中的应用
gan8painter的博客
09-17 16
本文探讨了运动检测与语言模型在语音识别中的应用。在运动检测方面，分析了基于非对称网络的方向检测机制及其相较于传统正交模型的优势；在语言模型方面，研究了RNN语言模型在俄语自动语音识别中的性能表现，通过实验验证其在降低困惑度和单词错误率方面的有效性。文章还比较了两者的相似性与互补性，展望了多模态融合、实时性提升及更强大模型结构的发展趋势，并结合智能监控与智能语音助手等实际应用场景，展示了相关技术的重要价值和发展前景。
69、文本与语音分析：文档结构检测与文本规范化
plum99的博客
06-29 70
本文详细探讨了文档结构检测和文本规范化在文本转语音（TTS）系统中的关键作用。内容涵盖段落结构与句子结构的检测方法、电子邮件与网页结构的识别、对话轮次及言语行为的处理，以及文本规范化的技术实现与挑战。同时，文章介绍了基于正则表达式的文本规范化案例，并通过流程图展示了文档结构检测与文本规范化在TTS系统中的应用流程。最后，总结了当前技术的应用现状，并展望了未来发展方向，旨在提升TTS系统的语音质量和用户体验。
人工智能通识与实践 - 智能语音技术
般若
09-18 1265
语音处理（Speech Signal Processing）是研究语音发声过程、语音信号统计特性、语音自动识别、机器合成及语音感知等各类处理技术的总称，核心目标是让机器具备“听”（理解人类语音）和“说”（生成人类可懂语音）的能力，属于人工智能中的“感知智能”范畴。
旋钮编码器便捷切换语音场景模式
weixin_29138345的博客
11-11 596
本文介绍如何利用旋钮编码器实现语音场景模式的快速切换，涵盖工作原理、代码实现、抗抖动处理及系统架构设计，强调手动操作在智能语音设备中的直观性与可靠性优势。
声学赋能驾驶安全：A-47 模块重塑车载语音交互新体
XU13145206688的博客
11-21 331
A-47双麦阵列降噪模块专为解决车载语音通信难题而设计，具备45dB深度降噪和90dB回音消除能力，有效过滤发动机、风噪等复杂噪音。该模块兼容多种麦克风配置，23×20mm迷你尺寸便于集成，支持宽温工作(-45℃~85℃)和多种供电方式，满足车载设备严苛要求。目前已广泛应用于物流调度、自驾游、网约车等场景，显著提升驾驶中的语音交互清晰度和安全性。
语音处理的算法和方法研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-16 922
👨‍🎓💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。
重磅！揭秘汽车语音超级助手全链路开发：从声学建模到车规级部署（含源代码+10大场景实测）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
05-26 1350
摘要：本博文深度剖析车机语音识别与智能交互系统的完整技术栈，创新性融合端到端语音识别、多模态意图理解、动态降噪等前沿技术。通过构建车载声学环境数据集、优化轻量化模型架构、设计多轮对话管理策略，实现复杂驾驶场景下语音识别准确率达98.7%、响应速度提升至0.8秒的突破。文中提供3000余行可运行代码、10类典型场景测试方案及车规级硬件适配指南，详细阐述从算法研发到量产部署的全流程，为车载智能交互领域提供极具参考价值的工程实践方案。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
基于DSP的智能驾驶语音识别系统研究
该研究论文详细阐述了基于DSP的智能驾驶语音识别系统的构建，包括关键技术的改进和实验验证，为语音识别技术在智能交通领域的应用提供了新的思路和实践基础。未来的研究可能会进一步优化算法，提升在复杂环境下的...
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