71499

Распознавание образов на базе нейронных сетей

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Цель работы: разработать подсистему идентификации сигналов в системе MATLAB. Задание: Разработать подсистему распознавания сигналов. Разработать источники сигналов разной формы. Обучить нейрону сеть и выполнить распознавание сигналов.

Русский

2014-11-07

817.93 KB

24 чел.

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Государственное Образовательное учреждение

Высшего Профессионального Образования

Пензенский государственный технологический университет

Кафедра «Информационные технологии и системы»

Дисциплина «Методы идентификации сигналов и систем»

Отчет по лабораторной работе №5

«Распознавание образов на базе нейронных сетей»

Выполнила: студентка группы 09И

Соляникова Е.А.

Проверил: к.т.н., доцент кафедры ИТС

Жашкова Т.В.

Пенза, 2013 г.

Цель работы: разработать подсистему идентификации сигналов в системе MATLAB.

Задание:

1. Разработать подсистему распознавания сигналов.

2. Разработать источники сигналов разной формы.

3. Обучить нейрону сеть и выполнить распознавание сигналов.

Выполнение:

Программу для считывания 5-ти образцов записи голоса и отсечения нулей.

Листинг:

da = wavread('da.wav');

wavplay (da, 44100)      

da = da(:,1);

 

net = wavread('net.wav');

wavplay (net, 44100)

net = net(:,1);

 

ay = wavread('ay.wav');

wavplay (ay, 44100)

ay = ay(:,1);

 

poka = wavread('poka.wav');

wavplay (poka, 44100)

poka = poka(:,1);

 

cat = wavread('cat.wav');

wavplay (cat, 44100)

cat = cat(:,1);

 

da = da(4805:118519);

net = net(7033:134379);

ay = ay(8140:104448);

poka = poka(5533:131072);

cat = cat(5451:119008);

Разработаем Simulink-модель подсистемы распознавания сигналов, для получения массивов x1, x2, x3, x4 и x5, необходимых для формирования и обучения нейронной сети в дальнейшем.

Рис. 1 - Simulink-модель подсистемы распознавания сигналов.

Рис. 2 - Подсистема, содержащая источники сигналов.

Рис. 3 - Подсистема преобразования сигналов.

Рис. 4 – Параметры блока «Buffer».

Рис. 5 – 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.

Рис. 6 – 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.

Рис. 7 – 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,:);

z4 = x4(1,:);

z5 = x5(1,:);

z1 = z1';

z2 = z2';

z3 = z3';

z4 = z4';

z5 = z5';

Результат:

Рис. 8 – Полученные массивы z.

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);

z4 = z4 (1026:80896);

z5 = z5 (1026:80896);

Рис. 9 - Массивы z после отсечения нулей.

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.

Рис. 10 – Измененный параметр блока «Buffer».

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

Листинг:

P = [z1 z2 z3 z4 z5];

T = [1 2 3 4 5];

T_new = ind2vec(T)

T_new = full(T_new)

netset = newpnn(P,T_new);

netset.layers{1}.size

gensim(netset)

 

Результат:

T_new =

  (1,1)        1

  (2,2)        1

  (3,3)        1

  (4,4)        1

  (5,5)        1

T_new =

    1     0     0     0     0

    0     1     0     0     0

    0     0     1     0     0

    0     0     0     1     0

    0     0     0     0     1

ans =     5

Рис.11 - Разработанная вероятностная нейронная сеть.

Рис.12 - Строение разработанной вероятностной нейронной сети.

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

Рис. 13 – Распознавание первого голосового сигнала.

Рис. 14 – Распознавание второго голосового сигнала.

Рис. 15 – Распознавание третьего голосового сигнала.

Рис. 16 – Распознавание четвертого голосового сигнала.

Рис. 17 – Распознавание пятого голосового сигнала.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

33290. Налоговая политика: сущность и инструменты ее реализации 24.5 KB
  Налоговая политика: сущность и инструменты ее реализации. Налоговая политика комплекс мероприятий государства в области налогов осуществляемых органами власти и управления в соответствии с нормами налогового права. Налоговая политика является частью финансовой политики. В условиях высокоразвитых рыночных отношений налоговая политика используется государством для перераспределения НД в целях изменения структуры производства территориальноэкономического развития повышения уровня доходности отдельных групп населения.
33291. Налоговая система и этапы её становления в РФ 23.5 KB
  Налоговая система и этапы её становления в РФ Нал. право комплекс налоговых знов кот. и нал. органов права и обязти субъектов налх отношений т.
33292. Налоги, принятые и действовавшие в 90-е годы (до НК РФ) вопреки закону «Об основах налоговой системы в РФ», и их последствия 22 KB
  Налоги принятые и действовавшие в 90е годы до НК РФ вопреки закону Об основах налоговой системы в РФ и их последствия В декабре 1993 года президентским указом было отменено положение о норме в соответствии с которой региональные и местные органы власти в праве вводить или не вводить лишь те налоги которые оговорены законом “Об основах налоговой системы в Российской федерацииâ€. В результате как грибы после дождя стали появляться такие экзотические налоги как налог на падение объемов производства или на инвестиции за...
33293. Система налогов и сборов в РФ и их классификация 23 KB
  В РФ устанавливаются следующие виды налогов и сборов: федеральные налоги и сборы налоги и сборы субъектов РФ и местные налоги и сборы. Федеральными признаются налоги и сборы устанавливаемые НК РФ и обязательные к уплате на всей территории РФ. Региональными признаются налоги и сборы устанавливаемые НК РФ и законами субъектов РФ вводимые в действие в соответствии с НК РФ законами субъектов РФ и обязательные к уплате на территориях соответствующих субъектов РФ. Местными признаются налоги и сборы устанавливаемые НК РФ и нормативными...
33294. Налоговая реформа и ее влияние на налоговую нагрузку организации 25 KB
  Налоговая реформа и ее влияние на налоговую нагрузку организации Принятый в России новый пакет законов о налогах впитал в себя мировой опыт что важно для выхода страны из экономической изоляции отвечает в основном требованиям переходного к рыночным отношениям периода имеет определенную социальную направленность. Важно сопоставить новую налоговую систему России с налогами действующими в разных зарубежных странах ибо переход к рыночной экономике немыслим без использования опыта западных государств наряду со всем лучшим что имелось в нашей...
33295. Методы расчета уровня налоговой нагрузки организации 25 KB
  Методы расчета уровня налоговой нагрузки организации. Налоговая нагрузка представляет собой обобщенную характеристику налоговой системы страны указывающую: вопервых на действие которое налоги оказывают на положение налогоплательщиков или на народное хозяйство в целом; вовторых количественную оценку этого действия. Как правило характеристика налоговой нагрузки определяющая действие налогов оказывающее на положение налогоплательщиков или на народное хозяйство в целом обусловлена наличием негативного отношения к налоговой...
33296. Определение налога, сбора. Общие и отличительные признаки налога и сбора 22 KB
  Определение налога сбора. Общие и отличительные признаки налога и сбора Налоговая система РФ включает совокупность налогов и сборов взимаемых в установленном порядке. Данное определение позволяет отличить налог от сбора. При уплате сборов всегда присутствует специальная цель и интересы сторон следовательно сбор не может быть произвольным размер сбора должен быть обоснован и сопоставим с целями на которые он взимается.
33297. Элементы налогообложения и их характеристика 25.5 KB
  При построении налоговых отношений важное значение имеют элементы налога. Общепризнанные элементы налога: 1. Субъект налога налогоплательщиком и плательщиком сбора признаются юридические и физические лица на которые в соответствии с НК возложена обязанность уплачивать налоги и сборы. Согласно НК кроме налогоплательщиков действуют: налоговые агенты на которых возложены обязанности по исчислению удержанию и перечислению соответствующих налогов в бюджет; законный представитель налогоплательщика организации или физического лица ...
33298. Виды налоговых ставок и их применение в налогообложении 21.5 KB
  Виды налоговых ставок и их применение в налогообложении Ставка налога важный элемент налога который определяет величину налога на единицу обложения денежная единица дохода единица земельной площади единица измерения товара и т. Пропорциональные действуют в одинаковом процентном отношении к объекту налога без учета дифференциации его величины например действовавший в СССР до 1 июля 1990 г. Прогрессивные средняя ставка прогрессивного налога повышается по мере возрастания дохода. Регрессивные средняя ставка регрессивного налога...