应用机器听觉的木材自动识别方法研究

作者：王杨; 张乐; 李凤妹; 何昕; 陈鹏

来源：小型微型计算机系统, 2023, 44(10): 2188-2195.

DOI：10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2022-0018

• 机器听觉
• 木材识别
• 支持向量机
• 声学特征
• 梅尔倒谱系数

木材识别在智能家具制造、医药和建造等领域具有重要的应用价值.针对人类经验和视觉分析耗时费力、识别准确率不高等问题，提出了一种基于机器听觉和支持向量机的木材自动识别方法.首先，利用智能终端内置麦克风来收集声音样本数据；其次，对收集的数据进行预加重、分帧、加窗等预处理；然后对预处理后的声音数据进行特征提取，通过快速傅里叶变换(FFT)、对数运算等操作提取其梅尔倒谱系数(MFCC);最后，通过训练支持向量机(SVM)分类器来实现木材识别.实验结果表明，该方法能够以90%左右的准确率识别纤维板、夹板、柞木、橡胶木、亚克力板和胡桃木6种木材.与基于特征数据库检索和基于光谱分析的方法相比，该方法能有效的减少识别时间，提高了木材识别准确率.

• 单位
  安徽师范大学; 安徽建筑大学