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列车车载语音识别系统的设计与实现
| 论文题名： | 列车车载语音识别系统的设计与实现 |
| 关键词： | 列车车载语音识别系统;特征提取;端点检测;谱减去噪;趋势项消除 |
| 摘要： | 安全是铁路运营永恒的主题，随着我国铁路系统的不断完善与改进，对列车行车安全监控系统的建设提出了越来越高的要求。列车司机作业语音的监管是列车监管中的重要内容，对列车司机语音操作实行智能化管理、识别与评判更是列车安全系统研究的当务之急。本文对列车司机语音作业过程展开了深入的研究，设计并实现了用于列车司机语音识别及作业情况评判的列车车载语音识别系统。论文具体研究工作主要分为两大部分，第一部分是针对列车司机的语音识别的算法设计，第二部分结合第一部分的研究成果，完成列车车载语音识别系统的设计，基于此论文最终成功设计了和实现了一个准确、实时、鲁棒的列车车载语音识别系统。论文的具体内容如下: (1)针对列车司机语音信号与一般语音信号的共性，系统分析了列车司机语音信号的形成机理以及语音识别的基本流程并针对预加重、加窗以及特征提取等通用手段进行研究与改进。 (2)针对列车司机语音信息的特殊性，列车车载语音环境的特点以及两者相互作用对语音信号产生的影响这三方面入手，设计了适用于列车司机语音的端点检测算法、谱减去噪算法、模板库建立算法以及趋势项消除算法，并在总结前人经验的基础上，并对端点检测算法进行了适当的改进。 (3)针对列车司机的语音信号，辅之于列车监察人员具体作业时工作目的分析，确定了适用于列车车载环境的语音识别算法。随后，深入分析了现有列车运行监控记录装置的工作特点，结合该装置中用于记录车载语音信号的运行记录仪，获得语音识别子系统的控制信号，以此来确定列车车载语音识别系统中语音识别子系统的具体工作时间以及识别内容，提高了系统工作的有效性和可靠性。 (4)设计了语音识别结果的输出子系统。接下来的工作中为语音识别的结果，提供了多种输出方案。基于单片机和FPGA的开发，实现了整个系统具体的软硬件设计。最后，在对整个论文进行总结之后，分析了系统的缺点和不足，为下一步系统的完善提供了方向。 |
| 作者： | 潘梁生 |
| 专业： | 安全科学与工程 |
| 导师： | 谭南林 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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