CN101393660A - 一种基于脚步声识别的智能门禁系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于脚步声识别的智能门禁系统，包括1)负责监控和采集脚步声的脚步声采集系统；2)通过语音识别技术对脚步声进行识别处理的脚步声识别处理系统，包括脚步声识别处理模块和对系统进行脚步声特征训练的脚步声特征训练模块；3)接收脚步声识别结果并按不同结果进行指定操作的识别结果处理系统。脚步声采集系统与脚步声识别处理系统连接；脚步声识别处理系统连接到识别结果处理系统上。本发明能够进行对人的脚步声的特征提取、比对、识别和确认等一系列程序，实现对目标人员身份的有效验证，并进行放行、拒绝、纪录、报警等操作的出入口控制。
Description
技术领域
本发明属于人工智能领域和安防领域，尤其涉及一种基于脚步声识别的智能门禁系统。
背景技术
近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。
声纹识别属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性；而语音识别的目的是识别出语音信号中的言语内容，并不考虑说话人是谁，它强调共性。
声纹识别系统主要包括两部分，即特征检测和模式匹配。特征检测的任务是选取唯一表现说话人身份的有效且稳定可靠的特征，模式匹配的任务是对训练和识别时的特征模式做相似性匹配。
对声纹识别的研究始于20世纪30年代。早期的工作主要集中在人耳听辨实验和探讨听音识别的可能性方面。随着研究手段和工具的改进，研究工作逐渐脱离了单纯的人耳听辨。Bell实验室的L.G.Kesta目视观察语谱图进行识别，提出了“声纹(voiceprint)”的概念。之后，电子技术和计算机技术的发展，使通过机器自动识别人的声音成为可能。Bell实验室的S.Pruzansky提出了基于模式匹配和概率统计方差分析的声纹识别方法，而引起信号处理领域许多学者的注意，形成了声纹识别研究的一个高潮，其间的工作主要集中在各种识别参数的提取、选择和实验上，并将倒谱和线性预测分析等方法应用于声纹识别。
70年代末至今，声纹识别的研究重点转向对各种声学参数的线性或非线性处理以及新的模式匹配方法上，如动态时间规整、主成分分析、隐马尔可夫模型、神经网络和多特征组合等技术。如今，声纹识别技术已逐渐走入实际应用，AT&T应用声纹识别技术研制出了智慧卡(smartcard)，已应用于自动提款机。
门禁是安防行业重要的一个领域，门禁系统在安防行业内，其销售额仅次于监控类，位居第二。目前整体市场规模和总体销售额增长较快，预计在未来几年内，门禁市场的需求量将呈持续增长态势。但是现今的智能门禁系统主要是采用感应卡，人脸识别，指纹识别，密码等方式实现身份识别。
虽然声纹识别的技术研究和应用开发如火如荼，但是将声纹技术应用于脚步声识别实现智能门禁系统还是一种全新的技术方案。
发明内容
本发明的目的在于弥补现有技术的不足，提供一种对人的脚步声进行特征提取、比对、识别和确认，实现对目标人员的身份有效验证，并进行放行、拒绝、记录、报警等操作的出入口控制系统，以实现现代智能建筑中门禁系统的智能化。
本发明的目的通过以下技术方案予以实现：
本发明提供的一种基于脚步声识别的智能门控系统，包括：
1)用于脚步声采集和预处理的脚步声采集系统，包括：
用于采集声音信息的麦克风；
用于对采集到的声音进行预处理，滤除不属于脚步声频率范围的噪音的脚步声预处理模块，该模块还实现实时控制系统功耗，当长时间没有声音信息时，该模块将控制系统进入休眠状态以减少功耗；
2)用于对脚步声识别处理和特征训练的脚步声识别处理系统，包括：
通过脚步声特征，包括频谱、倒频谱、共振峰、基音、反射系数、节奏以及速度的提取、比对、识别和确认，判别来访者的身份，并通知识别结果处理系统进行相应操作的脚步声识别处理模块；
用于建立身份特征库的脚步声特征训练模块，通过脚步声特征训练，多次采集，统计脚步声特征并提取脚步声特征，建立特征参数模型并保存相应的参数；
3)用于对识别结果进行处理的识别结果处理系统，包括：
用于接收来自脚步声识别处理系统的结果，进行日志记录的识别日志记录模块；
用于接收来自脚步声识别处理系统的结果，控制门开关动作的门禁模块，该模块设置有定时器，如果门长时间处于开放状态，将进行报警；
当身份验证不通过，开门逾时或用户有非法操作时，进行报警的报警模块。
脚步声采集系统与脚步声识别处理系统连接；脚步声识别处理系统连接到识别结果处理系统上。
本发明对脚步声的采集和预处理主要采用信号调理和信号采集，滤波、提取语音特征矢量、频谱分析技术，完成将提取的脚步声特征矢量量化成标准脚步声特征矢量，因此脚步声采集系统主要包括声/电转换、信号调理和采样、语音预处理、特征提取以及矢量量化信号处理过程。
脚步声识别处理模块是本发明整个系统的核心，由于脚步声本身的声学特征，本模块的算法在现有声纹识别算法的基础上进行了优化。基本原理是采用端点检测，滤波，LPC，LPC倒谱以及模板匹配。
本发明的脚步声特征训练主要采用概率统计技术，将多次采集、提取的脚步声特征标准量进行参数评估，提取最佳的脚步声特征标准矢量，因此脚步声特征训练模块主要包括概率统计、参数评估处理过程。
本发明具有以下有益效果：
(1)在日常生活及工作环境中，通过脚步声识别进行门禁身份验证，相比感应卡、指纹识别、密码等识别方式，无须人工干预，更加方便快捷，节省人们的宝贵时间。
(2)通过脚步声识别进行门禁身份验证，相比人脸识别技术，系统的运算量更小，节省了系统的功耗，并且对系统的内存等硬件要求更低。
(3)安全智能，对于非法身份验证可以查到历史记录，并可以自动报警。
附图说明
图1是本发明实施例的组成框图；
图2是本发明脚步声特征训练模块关键算法的流程图；
图3是本发明脚步声识别处理模块关键算法的流程图；
图4是本发明应用于智能控制门禁系统的示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例和附图对本发明作进一步的详细描述：
本发明的结构示意图如附图1所示，由麦克风，脚步声预处理模块，脚步声识别处理模块，脚步声特征训练模块，识别日志记录模块，门禁模块以及报警模块组成。本实施例的基于脚步声识别的智能门禁系统包括以下组件：
1)用于脚步声采集和预处理的脚步声采集系统，包括：
用于采集声音信息的麦克风；
用于对采集到的声音进行预处理，滤除不属于脚步声频率范围的噪音，实时控制系统功耗的脚步声预处理模块；
2)用于对脚步声识别处理和特征训练的脚步声识别处理系统，包括：
通过脚步声特征提取，比对，识别和确认，判别来访者的身份，并通知识别结果处理系统进行相应操作的脚步声识别处理模块；
用于建立身份特征库的脚步声特征训练模块，通过脚步声特征训练，提取脚步声特征，建立特征参数模型，并保存相应的参数；
3)用于对识别结果进行处理的识别结果处理系统，包括：
用于接收来自脚步声识别处理系统的结果，进行日志记录的识别日志记录模块；
用于接收来自脚步声识别处理系统的结果，控制门开关动作的门禁模块；
当身份验证不通过，开门逾时或用户有非法操作时，进行报警的报警模块。
脚步声采集系统与脚步声识别处理系统连接，脚步声识别处理系统连接到识别结果处理系统上。如图1所示。
所述脚步声特征训练模块的关键算法如图2所示。首先进行数据采集，录音数据通过音频采样级别12kHz、采样精度为16bit、单声道的A/D变换转化成数字信号。然后对数字信号进行分帧、加窗和端点检测和滤波。为了进行短时分析，必须对信号进行分帧处理，本模块采用一帧帧长为256点，帧移为100。为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续性，可移动的有限长窗口进行加权的方法来实现。窗函数的选择对于短时分析参数的特性影响很大.加窗则采用海明窗。端点检测的目的就是从连续的声音中间检测出每一段声音数据的起始点和终止点。特征提取时先求出1O阶线性预测分析系数，再递推出15阶的倒谱系数。脚步声特征训练的过程即码本形成的过程。对输入脚步声所形成的所有原始特征矢量，形成码本并存储。
所述脚步声识别处理模块的关键算法如图3所示。识别处理的初始过程与脚步声特征训练过程相似，同样要进行数据采集、端点检、，滤波、LPC、LPC倒谱的处理，由此得到原始特征矢量；然后与在特征训练过程中得到的模型模板加以比较，并根据一定的相似性准则进行判定；最后输出是否是合法身份。
本发明应用于智能控制门禁系统的一个实例的示意图如图4所示。如果用户选择进行脚步声特征训练的操作，则进行脚步声特征训练。麦克风进行声音数据采集并进行预处理，提取特征模板并存储；如果用户选择系统识别监控操作，则麦克风进行声音数据采集并进行预处理，如果没有脚步声，则自动降低系统功耗。如果有脚步声则脚步声识别处理模块工作，进行识别处理。如果是合法身份，则控制门开放并开启定时器。当用户没有关门并定时器超时时，报警模块报警；如果是非法身份，则报警模块进行报警处理，识别日志记录模块记录本次非法操作。从而实现智能控制门禁系统。
Claims (6)
1、一种基于脚步声识别的智能门禁系统，其特征在于设置有如下模块：
1)用于脚步声采集和预处理的脚步声采集系统，包括用于采集声音信息的麦克风和负责对脚步声进行预处理的脚步声预处理模块；
2)用于对脚步声识别处理和特征训练的脚步声识别处理系统，包括：
用于对脚步声进行特征比对、识别处理的脚步声识别处理模块；
用于建立身份特征库的脚步声特征训练模块；
3)用于对识别结果进行处理的识别结果处理系统，包括
用于对识别结果进行日志记录的识别日志记录模块；
用于在身份验证不通过，开门逾时或用户有非法操作时进行报警的报警模块；
用于接收控制信息并控制门开关动作的门禁模块；
所述的脚步声采集系统与脚步声识别处理系统连接；脚步声识别处理系统连接到识别结果处理系统上。
2、根据权利要求1所述的基于脚步声识别的智能门禁系统，其特征在于：所述脚步声预处理模块根据脚步声的声纹特征滤除干扰信号，并通过预处理分析实时控制系统的功耗。
3、根据权利要求1所述的基于脚步声识别的智能门禁系统，其特征在于：对脚步声的采集和预处理主要采用信号调理和信号采集，滤波、提取语音特征矢量、频谱分析技术，完成将提取的脚步声特征矢量量化成标准脚步声特征矢量。
4、根据权利要求1所述的基于脚步声识别的智能门禁系统，其特征在于：所述脚步声识别处理模块采用对脚步声进行端点检测，滤波，LPC，LPC倒谱以及模板匹配实现身份识别，并在现有声纹识别算法的基础上进行了优化。
5、根据权利要求1所述的基于脚步声识别的智能门禁系统，其特征在于：所述脚步声特征训练模块采用概率统计、参数评估技术，提取最佳的脚步声特征标准矢量。
6、根据权利要求1所述的基于脚步声识别的智能门禁系统，其特征在于：所述门禁模块设置有定时器，如果门长时间处于开放状态，将进行报警。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Open date: 20090325 |