Analyse und Verarbeitung von Laser-Sprachfernerkennungssignalen

LaserAnalyse und Verarbeitung von Signalen zur Fernerkennung von Sprache
Die Dekodierung von Signalrauschen: Signalanalyse und Verarbeitung der Laser-Sprachfernerkennung
In der wundersamen Arena der Technologie ist die Laser-Fernspracherkennung wie eine wunderschöne Symphonie, aber diese Symphonie hat auch ihr eigenes „Rauschen“ – Signalrauschen. Wie ein unerwartet lautes Publikum bei einem Konzert ist Lärm oft störendLaser-Spracherkennung. Der Quelle zufolge lässt sich das Rauschen der Laser-Fernsprachsignalerkennung grob in das vom Laservibrationsmessgerät selbst verursachte Rauschen, das von anderen Schallquellen in der Nähe des Vibrationsmessziels verursachte Rauschen und das durch Umgebungsstörungen erzeugte Rauschen unterteilen. Bei der Spracherkennung über große Entfernungen müssen letztendlich Sprachsignale erhalten werden, die vom menschlichen Gehör oder von Maschinen erkannt werden können, und viele gemischte Geräusche aus der äußeren Umgebung und dem Erkennungssystem verringern die Hörbarkeit und Verständlichkeit der erfassten Sprachsignale sowie die Frequenzbandverteilung dieser Geräusche stimmt teilweise mit der Hauptfrequenzbandverteilung des Sprachsignals (ca. 300–3000 Hz) überein. Es kann nicht einfach mit herkömmlichen Filtern gefiltert werden und eine weitere Verarbeitung der erkannten Sprachsignale ist erforderlich. Derzeit beschäftigen sich Forscher vor allem mit der Entrauschung von instationärem Breitbandlärm und Trittschall.
Breitband-Hintergrundgeräusche werden im Allgemeinen durch Methoden zur Kurzzeitspektrumschätzung, Subraumverfahren und andere auf Signalverarbeitung basierende Rauschunterdrückungsalgorithmen sowie herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens, Deep-Learning-Methoden und andere Sprachverbesserungstechnologien verarbeitet, um reine Sprachsignale vom Hintergrund zu trennen Lärm.
Impulsrauschen ist das Speckle-Rauschen, das durch den dynamischen Speckle-Effekt entstehen kann, wenn die Position des Erkennungsziels durch das Erkennungslicht des LDV-Erkennungssystems gestört wird. Gegenwärtig wird diese Art von Rauschen hauptsächlich dadurch entfernt, dass der Ort erkannt wird, an dem das Signal eine hohe Energiespitze aufweist, und dieser durch den vorhergesagten Wert ersetzt wird.
Die Laser-Fernspracherkennung hat Anwendungsaussichten in vielen Bereichen wie Abfangen, Multimode-Überwachung, Einbrucherkennung, Suche und Rettung, Lasermikrofon usw. Es kann vorhergesagt werden, dass der zukünftige Forschungstrend der Laser-Fernspracherkennung hauptsächlich darauf basieren wird (1) Verbesserung der Messleistung des Systems, wie Empfindlichkeit und Signal-Rausch-Verhältnis, Optimierung des Erkennungsmodus, der Komponenten und der Struktur des Erkennungssystems; (2) Verbesserung der Anpassungsfähigkeit von Signalverarbeitungsalgorithmen, sodass sich die Laser-Spracherkennungstechnologie an unterschiedliche Messentfernungen, Umgebungsbedingungen und Vibrationsmessziele anpassen kann; (3) Eine vernünftigere Auswahl von Vibrationsmesszielen und Hochfrequenzkompensation von Sprachsignalen, die an Zielen mit unterschiedlichen Frequenzgangeigenschaften gemessen werden; (4) Verbessern Sie die Systemstruktur und optimieren Sie das Erkennungssystem weiter

Miniaturisierung, Portabilität und intelligenter Erkennungsprozess.

FEIGE. 1 (a) Schematische Darstellung der Laserabfangung; (b) Schematische Darstellung des Laser-Abfangschutzsystems