Курсовая работа (т): Разработка подсистемы контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу

Рисунок 14 - Параметры блока «Analog Filter Design»

Значение полосы пропускания фильтра, равное 50265.48 рад/с было получено путем умножения средней частоты человеческого голоса, равной 8000 Гц, на 2π.

Рисунок 15 - Параметры блока «Zero-Order Hold»

Значение шага дискретизации, равное 0.000625, является обратным к значению частоты дискретизации, равной 8000 Гц и умноженной на 2, т.е. 16000 Гц.

Рисунок 16 - Изображения голосовых сигналов в блоке «Scope»

В результате моделирования массивы имеют трехмерную размерность, переводим их к двумерному виду и транспонируем с помощью программы.

Листинг:

z1 = x1(1,:);

z2 = x2(1,:);

z3 = x3(1,:);

z1 = z1';

z2 = z2';

z3 = z3';

В начале массива имеют большое количество нулей, отсекаем их с помощью программы.

Листинг:

z1 = z1 (1026:80896);

z2 = z2 (1026:80896);

z3 = z3 (1026:80896);

Меняем размер буфера с 1024 на 79871 (размер обучающих массивов) для того, чтобы обучить нейронную сеть распознавать сигналы по целому слову, т.к. разные слова могут иметь одни и те же буквы и звуки соответственно.

Программа для создания и обучения вероятностной нейронной сети, используя полученные значения массивов z₁, z₂, z₃, z₄ и z₅.

Листинг:

= [z1 z2] [ z3 z4] [z5 z6];

T = [1 1 2 2 3 3];

T_new = ind2vec(T)

T_new = full(T_new) = newpnn(P,T_new);

netset.layers{1}.size

gensim(netset)

Результат:_new =

(1,1) 1

(2,2) 1

(3,3) 1

(4,4) 1

(5,5) 1_new =

1 0 0 0 0

0 1 0 0 0

0 0 1 0 0

0 0 0 0 1= 5

Рисунок 17 - Разработанная вероятностная нейронная сеть.

Рисунок 18 - Строение разработанной вероятностной нейронной сети.

Копируем блок «Neural Network» и вставляем его в главную модель. Запускаем модель. Сигналы распознаются верно.

Рисунок 19 - Распознавание первого голосового сигнала.

Рисунок 20 - Распознавание второго голосового сигнала.

Рисунок 21 - Распознавание третьего голосового сигнала.

Заключение

В ходе курсового проекта разработана подсистема контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу.

В первом разделе был проведён анализ в области идентификации личности по биометрическим параметрам. Далее поставлена задача на разработку подсистемы контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу. Разработана структура общей системы, в которой функционирует подсистема контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу, проанализированы типы нейронных сетей, пригодных для построения системы. На основе анализа выбран подходящий тип сети. Смоделирована подсистема идентификации. Описано формирование массива данных из исходной информации для подсистемы контроля управления доступом с аутентификацией по речевому сигналу.

Список литературы

1.      Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1/7.0+ Simulink 5/6 Обработка сигналов и проектирование фильтров. - М.: Солон-Пресс, 2009. - 577 с.

2.      Солонина А.И., Клионский Д.М., Меркучева Т.В., Перов С.Н. Цифровая обработка сигналов и Matlab. - Изд.: БХВ-Петербург, 2013. - 512 с.

.        Дьяконов В.П. Matlab. Полный самоучитель. - Изд.: ДМК Пресс, 2014. - 768 с.

4.      Герман-Галкин С. Виртуальные лаборатории полупроводниковых систем в среде Matlab-Simulink. - Изд.: Лань <http://www.ozon.ru/brand/855999/>, 2013. - 448 с.

.        Солонина А.И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в Matlab. - Изд.: Книга по Требованию, 2008. - 814 с.

.        Буриченко М.Ю., Иванцев О.Б., Букреева О.В. Использование программного пакета Matlab для построения искусственных сетей нейронных сетей // Электроника систем управления. - 2011. - № 3 (29). - С. 120-123.

.        Крэг Ларман Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку. - Изд.: Вильямс, 2013. - 736 с.

.        Джим Арлоу, Айла Нейштадт UML 2 и Унифицированный процесс. Практический объектно-ориентированный анализ и проектирование. - Изд.: Символ-Плюс, 2007. - 624 с.

.        : Хассан Г. UML Проектирование систем реального времени, распределенных и параллельных приложений. - Изд.: ДМК Пресс, 2014. - 700с.

10.    Леоненков А.В. Самоучитель UML 2. - Изд.: БХВ-Петербург, 2009. - 576 с.

11.    Лешек А. Мацяшек Анализ и проектирование информационных систем с помощью UML 2.0. - Изд.: Вильямс, 2008. - 816 с.

.        Барсегян А., Куприянов М., Холод И., Тесс М., Елизаров С. Анализ данных и процессов. - Изд.: БХВ-Петербург, 2009. - 512 с.

.        Галушкин А.И. Нейронные сети. Основы теории. - М.: Горячая Линия - Телеком, 2012. - 496 с.

.        Джесси Рассел Искусственная нейронная сеть. - Изд.: Книга по Требованию, 2012. - 86 с.

.        Джесси Рассел Искусственный нейрон. - Изд.: Книга по Требованию, 2013. - 118 с.

.        Джесси Рассел Искусственный интеллект. - Изд.: Книга по Требованию, 2012. - 98 с.

.        Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. - М.: Горячая Линия - Телеком, 2010. - 520 с.

.        Финн В.К. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия. - Изд.: Красанд, 2011. - 448 с.

.        Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. - Изд.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010. - 432 с.

20.    Евгенев <http://www.ozon.ru/person/358561/> Г.Б. Интеллектуальные системы проектирования. - М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. - 336 с.

.        Тадеусевич Р., Боровик Б., Гончаж Т., Леппер Б. Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ / Перевод с польс. И.Д. Рудинского. - М.: Горячая линия - Телеком, 2011. - 408 с.

.        Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. - Изд.: Книга по Требованию, 2012. - 448 с.

.        Джесси Рассел Вейвлет-преобразование. - Изд.: Книга по Требованию, 2013. - 82 с.

.        Коренной А.В. Обнаружение, распознавание и определение параметров образов объектов. Методы и алгоритмы. - Изд.: Радиотехника, 2012. - 112 с.

.        Мерков <http://www.ozon.ru/person/5593155/> А.Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. - Изд.: Едиториал УРСС, 2011. - 256 с.

.        Арлазаров В., Емельянов Н. Обработка изображений и анализ данных. - Изд.: Либроком, 2009. - 368 с.

.        Кухарев <http://www.ozon.ru/person/2482565/> Г.А., Каменская <http://www.ozon.ru/person/28174966/> Е.И., Матвеев <http://www.ozon.ru/person/28175047/> Ю.Н., Щеголева <http://www.ozon.ru/person/28175071/> Н.Л. Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии. - Изд.: Политехника, 2013. - 416 с.

.        Гонсалес <http://www.ozon.ru/person/1946096/> Р., Вудс <http://www.ozon.ru/person/2455749/> Р. Цифровая обработка изображений. - Изд.: Техносфера, 2012. - 1104 с.

.        , Пестрякова <http://www.ozon.ru/person/7614269/> Н.В. Метод распознавания символов, основанный на полиномиальной регрессии. - Изд.: Красанд, 2012. - 144 с.

.        Мясникова Е.Н. Объективное распознавание звуков речи. - Изд.: Книга по Требованию, 2012. - 150 с.

.        Кухарев <http://www.ozon.ru/person/2482565/> Г.А. Биометрические системы. Методы и средства идентификации личности человека. - Изд.: Политехника, 2010 г. - 240 с.

.        Иванов <http://www.ozon.ru/person/3466765/> А.И. Нейросетевые алгоритмы биометрической идентификации личности. Изд.: Радиотехника, 2009. - 144 с.

.        ГОСТ 2.104-2006 ЕСКД. Основные надписи.

.        ГОСТ 2.105-95 ЕСКД. Общие требования к текстовым документам.

.        ГОСТ 2.106-96 ЕСКД. Текстовые документы.

.        ГОСТ 2.111-68 ЕСКД. Нормоконтроль.

37.    ГОСТ 2.301-68 ЕСКД. Форматы.

38.    ГОСТ 7.1-2003 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления.

.        ГОСТ P 7.0.5-2008 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Библиографическая ссылка. Общие требования и правила составления.

.        ГОСТ 7.32-2001 Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила оформления.