应用机器听觉的木材自动识别方法研究

摘要：

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.

关键词：机器听觉、木材识别、支持向量机、声学特征、梅尔倒谱系数

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2023-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2188-2195