【摘 要】
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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
【机 构】
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河海大学机电工程学院,常州星宇车灯股份有限公司,常州市武进区半导体照明应用技术研究院,荷兰代尔夫特理工大学电气工程、数学和计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(青年项目)(批准号:51805147),江苏省六大人才高峰项目(批准号:GDZB-017),常州市科技计划(科技成果转化及产业化计划)(批准号:CC20191008)
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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
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