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摘要
本文提出了一种基于多普勒微波雷达的发音动作检测与命令词识别方法.该方法利用微波雷达的多普勒特性检测发音过程中面部肌肉的微小变化,实现不依赖语音声学信号的命令词识别.本文首先设计实现了一个基于多普勒微波雷达的发音动作检测系统,并基于此系统构建了一个包含2个说话人的命令词识别数据库.然后,本文研究了基于支持向量机和卷积神经网络模型的雷达数据分类方法,并对比了不同模型和特征组合在单话者建模和多话者建模情况下的命令词识别性能.实验结果表明,本文设计的数据采集系统可以有效检测发音动作,所构建的卷积神经网络分类器可以取得90%以上的命令词识别准确率.
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