【摘 要】
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腹腔镜手术是微创手术未来发展的一个必然趋势。手术过程中一般是由助理医生手持腹腔镜器械,根据主刀医生的指示进行手术操作,但是这种方法要求助理医生和主刀医生配合默契,而且长时间手持无法保证腹腔镜稳定性,会造成图像的抖动和模糊,并引发安全风险。为了解决上述问题,本文将特定人语音识别算法应用至腹腔镜的定位系统,在识别主刀医生语音指令的同时拒识别其他人的语音,让主刀医生可以直接高效地控制腹腔镜,提升腹腔镜手
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腹腔镜手术是微创手术未来发展的一个必然趋势。手术过程中一般是由助理医生手持腹腔镜器械,根据主刀医生的指示进行手术操作,但是这种方法要求助理医生和主刀医生配合默契,而且长时间手持无法保证腹腔镜稳定性,会造成图像的抖动和模糊,并引发安全风险。为了解决上述问题,本文将特定人语音识别算法应用至腹腔镜的定位系统,在识别主刀医生语音指令的同时拒识别其他人的语音,让主刀医生可以直接高效地控制腹腔镜,提升腹腔镜手术效率和安全性。针对腹腔镜定位系统的特定需求,本文提出了融合i-vector和长短时记忆（Long short-term memory,LSTM）循环神经网络的特定人语音识别算法,并且在嵌入式平台中实现了实时准确的特定人语音识别。论文的主要工作包括以下内容:1.提出了融合i-vector和LSTM循环神经网络的特定人语音识别算法,将表征说话人身份信息的长时低维特征向量i-vector作为LSTM循环神经网络的深层输入特征,增强网络模型对于说话人的特异性,实现针对于特定人的语音识别。2.基于TX2嵌入式开发平台完成特定人语音识别的嵌入式系统设计,根据TX2开发平台的硬件特性设计了多线程实时音频采集程序,以及CPU程序部分和GPU程序部分的优化加速方案,提高了在嵌入式系统中语音识别的实时性。3.根据腹腔镜手术环境录制语音库,在上位机完成模型的训练和测试工作,并且将训练好的模型移植至TX2开发平台中。在嵌入式系统中,本文算法对训练库内特定人语音指令识别正确率达到98.8%,同时错误接受率低至0%,对训练库外说话人语音的平均错误接受率为2.5%。在保持特定人语音识别性能的同时,单个语音指令的识别时间在500ms之内,满足了腹腔镜使用的安全性和实时性要求。
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