10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2022-0018
应用机器听觉的木材自动识别方法研究
木材识别在智能家具制造、医药和建造等领域具有重要的应用价值.针对人类经验和视觉分析耗时费力、识别准确率不高等问题,提出了一种基于机器听觉和支持向量机的木材自动识别方法.首先,利用智能终端内置麦克风来收集声音样本数据;其次,对收集的数据进行预加重、分帧、加窗等预处理;然后对预处理后的声音数据进行特征提取,通过快速傅里叶变换(FFT)、对数运算等操作提取其梅尔倒谱系数(MFCC);最后,通过训练支持向量机(SVM)分类器来实现木材识别.实验结果表明,该方法能够以90%左右的准确率识别纤维板、夹板、柞木、橡胶木、亚克力板和胡桃木 6 种木材.与基于特征数据库检索和基于光谱分析的方法相比,该方法能有效的减少识别时间,提高了木材识别准确率.
机器听觉、木材识别、支持向量机、声学特征、梅尔倒谱系数
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室开放项目;安徽省高等学校自然科学重点项目
2023-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
2188-2195