فایل ورد کامل مقاله تغییر شدت روشنایی به روش plc 111 صفحه در word

قسمتی از متن :

چکیده
امروزه با پیشرفت علوم کامپیوتر و استفاده از کامپیوترهای شخصی و ذخیره کردن اطلاعات شخصی وجود سیستمی که تنها به آن شخص اجازه دسترسی به اطلاعات را بدهد لازم به نظر می رسد. علاوه بر این استفاده از پردازش سیگنال صوت در پزشکی و تشخیص از طریق سیگنال صوت می تواند بسیار مفید باشد. روش های بسیاری برای تشخیص صوت به کار می روند و مراحل زیادی برای تشخیص، تجزیه و تحلیل صوت وجود دارد. تشخیص صوت ها معمولاً با ایجاد نمونه های دیجیتال از صوت انجام می گیرد که این روش های ایجاد طیف می تواند
M FCC (MCL frequency cepstral coefficients)
LPC (linear predictive coding)
و یا روشی coch lea باشد و در مرحله بعد نمونه های صوت کوانتیزه می شوند و در دسته بندی های مشخص قرار می گیرند و بعد هم سیگنال های آماده شده مقایسه می شوند تا کمترین فاصله بین آنها به عنوان نمونه مورد قبول انتخاب شود و سیگنال ورودی تشخیص داده شود. این مرحله تشخیص نیز می تواند با استفاده از روش های گوناگون از جمله:
DTW (Dynamic time warping )
HMM (Hidden Markov Models)
NNS (Neural Network )
به طور جداگانه یا مجموعه ای از این روش ها انجام شود که در این پروژه علاوه بر همه روش ها از DTW به عنوان روش مقایسه ای استفاده می کنیم و با کمک نرم افزار C برنامه ای را برای انجام مقایسه و انجام کلیه مراحل پردازش سیگنال در اختیار خوانندگان قرار می دهیم. البته در این پروژه هدف از تشخیص صوت دریافت دستور و پردازش و تشخیص آن صوت برای تغیر شدت روشنایی میباشد.
Plc (Power Line Carrier)

مقدمه:
گفتار راه طبیعی و مفید برای رد و بدل کردن اطلاعات بین انسان هاست. برای ساختن یک کامپیوتر هوشمند این مسأله مهم است که ماشین می تواند “بفهمد” و به اطلاعات داده شده “عمل کند” و همچنین برای تکمیل اطلاعات صحبت کند.
بنابراین تشخیص صوت برای یک کامپیوتر جهت دستیابی به هدف ارتباط کامپیوترها با انسان لازم است. با بیش از چهل سال تحقیق و الگوریتم های زیادی برای تشخیص صوت اتوماتیک ایجاد شد. روش ” مقایسه نمونه” یکی از بهترین دستاوردها می باشد. در این روش سیستم یک یا چند نسخه اصلی برای هر واژه ذخیره می کند و سیگنال صوت وارد شده را با هر کدام از آنها برای پیدا کردن نزدیکترین گزینه مقایسه می کند. این فرایند شامل دو مرحله است:
۱. آماده کردن نمونه های اولیه
۲. تشخیص سیگنال ورودی از طریق روش های مقایسه نمونه
ابتدا فرایند پردازش این الگو را برای هر حرف در واژه ایجاد می کند. سیگنال صوت در قسمت پردازش به فرم هایی با طول مساوی تقسیم می شود سپس واحد acoustic front – end هرفریم را به یک نمودار مشخصه تبدیل می کند که تمام خصوصیات سیگنال آن فریم خاص را در بر دارد. این نمودارهای مشخصه به گروه هایی توسط بلوک طبقه بندی نمونه) تقسیم می شوند تا مدل هایی از یک کلمه را ایجاد کنند. این فرایند برای تمام حروف در یک واژه تکرار می شوند. تصور کلی چنین است که اگر از یک نمونه اندازه کافی نسخه داشته باشیم مرحله پردازش باید بتواند مشخصات صوتی نمونه را به اندازه کافی بیان کند. فرایند تشخیص ابتدا سیگنال ناشناس را به کمک همان acoustic front – end که در فرایند سیگنال اولیه استفاده شد به نمودار مشخصه تبدیل می کند. سپس این نمودار مشخصه با هر کدام از نمونه های آماده شده سیگنال اولیه مقایسه می شوند که این مقایسه در بلوک pattern – matching انجام می شود.