[实用新型]一种基于量子神经网络的语音识别汽车防盗系统

说明书

技术领域

本实用新型涉及电子技术领域，具体来说涉及一种基于量子神经网络的语音识别汽车防盗系统。

背景技术

当前，汽车驾驶人员都通过汽车钥匙来开关车门，必须随身携带车钥匙，但是车钥匙一旦遗失则无法打开车门，缺乏一定的方便性与灵活性，智能化程度不高。另外，某些相同品牌的车辆存在一片车钥匙能开两辆汽车的情况，这给车辆使用者带来一定的安全隐患；再者，如果多辆相同品牌车辆的汽车停放在一起，由于报警声一样，车主无法有效识别是否是自己车辆发出的报警声，会造成误判。随着社会经济和汽车行业发展，越来越多的家庭都购买了汽车，出行更加便捷化，随之而来汽车的安全性也就受到人们更多的关注与重视。

实用新型内容

针对上述技术问题，本实用新型提供一种基于量子神经网络的语音识别汽车防盗系统，该系统对人声语音信号进行特征提取、比对及识别并确认，利用量子神经网络快速并行计算技术实现语音识别的快速、安全、高识别率、可靠的身份认证。

本实用新型解决上述技术问题的具体方案如下：一种基于量子神经网络的语音识别汽车防盗系统，包括输入系统、信号转换系统、量子神经网络语音识别系统和语音识别结果处理系统，所述输入系统将说话者输入的语音处理后传送至信号转换系统，信号转换系统将传送的信号作模数转换后输送至量子神经网络语音识别系统，量子神经网络语音识别系统将转换后的信号处理成语音识别结果，并输送至所述语音识别结果处理系统，语音识别结果处理系统根据该语音识别结果对汽车车门的开/关进行控制。

作为优选，所述输入系统包括用于接收说话者语音的汽车麦克风和用于将汽车麦克风采集的声音信号转换为电信号的声音传感器，该声音传感器将电信号传送至所述信号转换系统。

作为优选，所述信号转换系统采用A/D模数转换模块，该A/D模数转换模块将声音传感器传送的电信号转换为语音芯片能够处理的数字信号，并将数字信号传送至所述量子神经网络语音识别系统。

作为优选，所述量子神经网络语音识别系统采用语音信号预处理模块、语音信号特征提取模块和语音模板训练及模式匹配模块。

作为优选，语音信号预处理模块采用抗混叠滤波装置、语音信号预加重装置、语音信号加窗分帧装置和语音端点检测装置。

从以上技术方案可知，使用本实用新型的系统后，汽车必须通过特定人语音识别解锁才能使用，识别速度快且准确率高，极大地提升了汽车防盗安全级别，避免了驾驶人员携带车钥匙及万一遗失车钥匙带来的麻烦，增加了使用的方便性。

附图说明

图1是本实用新型的结构框图。

图2是麦克风输入电路图。

图3是A/D模数转换模块示意图。

图4是梅尔频率倒谱系数的计算流程图。

图5是人工免疫算法流程图。

图6是语音识别主控电路。

图7是语音识别软件流程图。

具体实施方式

下面结合附图详细介绍本实用新型：

如图1，一种基于量子神经网络的语音识别汽车防盗系统，包括输入系统1、信号转换系统2、量子神经网络语音识别系统3和语音识别结果处理系统4，所述输入系统将说话者输入的语音处理后传送至信号转换系统，信号转换系统将传送的信号作模数转换后输送至量子神经网络语音识别系统，量子神经网络语音识别系统将转换后的信号处理成语音识别结果，并输送至所述语音识别结果处理系统，语音识别结果处理系统根据该语音识别结果对汽车车门的开/关进行控制；在实施过程中，所述输入系统包括用于接收说话者语音的汽车麦克风11和用于将汽车麦克风采集的声音信号转换为电信号的声音传感器12，该声音传感器将电信号传送至所述信号转换系统；所述信号转换系统采用A/D模数转换模块21，该A/D模数转换模块将声音传感器传送的电信号转换为语音芯片能够处理的数字信号，并将数字信号传送至所述量子神经网络语音识别系统。

本实用新型利用汽车麦克风输入说话者语音，通过声音传感器对输入语音作电信号转换，接着利用A/D模数转换模块的A/D转换电路对输入信号作模数转换，将转换后的信号输送至量子神经网络语音识别系统，量子神经网络语音识别系统对信号作预处理，接着采用特定声学模型针对特定说话者语音识别训练（特征提取，模板训练，模式匹配），最后得到语音识别结果，将识别结果输入到语音识别结果处理系统4的语音识别主控电路41，从而实现对汽车车门的开/关控制。本实用新型的汽车防盗系统是针对特定人拥有开启车门的权限，因此属于特定人语音识别范畴。