《表2 语音指令识别率：基于语音识别的智能灌溉系统设计》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于语音识别的智能灌溉系统设计》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

语音指令在安静的实验室内采集，采样频率16 k Hz，100名（50男50女）说话人，每名说话人选择多种语气、语调等多种方式读取固定的语音指令。为保证多个责任人的指令得到正确识别，系统选择50个语音指令，系统随机选择3～5人的语音。将噪音与干净语音的按一定比例融合，得到含噪的语音指令。将干净语音指令和含噪的语音指令，在卷积LSTM神经网络训练中，含噪音的语音指令进行去噪音处理，训练语音模型GMM-SVM。分别选择3、5、7不同的责任人，比较经过LSTM降噪处理和没有降噪处理的GMM-SVM模型系统识别率。表2数据表明，经过降噪处理，语音指令在噪音环境下识别率得到提高，验证了系统鲁棒性，能够正确精准、科学、远程实施灌溉控制。