基于深度学习的LED车载语音交互氛围灯设计

• 作者: 刘健 樊嘉杰 费孝峰 邓亮 邢文
• 来源期刊: 照明工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 车载氛围灯 语音识别 深度学习 卷积神经网络 CAN总线
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 半导体照明技术与应用
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TM923
• 字数: 1655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-440X.2020.01.012

摘要

由于常用车载氛围灯的操作方式局限于触摸和按键操作,采用语音交互模式的智能车载氛围灯开始受到关注.本文采用深度学习方法设计了一种LED车载语音交互氛围灯,并在嵌入式平台实现了控制识别与控制原理.首先,采用深度学习库keras和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)对离线语音进行训练得到声学模型,并移植该模型至嵌入式平台中;其次,对采集语音信号进行数据预处理,采用梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstral coefficient,MFCC)方法进行特征提取,并利用声学模型对提取特征进行识别分类;最后,通过CAN总线获取汽车故障、车速等车身信息,并将各类信息综合判断后实现车载氛围灯的各类灯光效果控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓亮		12	5	1.0	1.0
2	邢文	河海大学机电工程学院	2	1	1.0	1.0
4	刘健		2	1	1.0	1.0
5	费孝峰	河海大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0