基于深度学习的LED车载语音交互氛围灯设计
费孝峰1
樊嘉杰2
邓亮3
刘健3
邢文1
1.河海大学机电工程学院,江苏常州213022;常州星宇车灯股份有限公司,江苏常州2130222.河海大学机电工程学院,江苏常州213022;常州市武进区半导体照明应用技术研究院,江苏常州213161;荷兰代尔夫特理工大学电气工程、数学和计算机科学学院微电子系,荷兰代尔夫特26283.常州星宇车灯股份有限公司,江苏常州213022
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.
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
分类号：TM923(电气化、电能应用)
资助基金：国家自然科学基金(51805147)江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目(GDZB-017)常州市科技计划(CC20191008)
论文发表日期：2020-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 64-69 )
英文信息