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

55371. Добро починається з тебе, волонтерський проект 338.5 KB
  Мета проекту: Освітня Поглибити знання учнів про волонтерський рух в Україні та світі. Дізнатися про діючі волонтерські фонди на території України. Поглибити знання учнів про добро і зло, розвивати вміння визначати прояви добра і зла
55372. ВЕЛИКІ КНЯЗІ КИЇВСЬКІ. ПРОЕКТ 216.5 KB
  ТИП ПРОЕКТУ: інформаційний ТЕРМІН ПРОВЕДЕННЯ ПРОЕКТУ: листопадгрудень УЧАСНИКИ ПРОЕКТУ: учні 7х класів МЕТОДИ ОТРИМАННЯ ІНФОРМАЦІЇ: опрацювання історичних та літературних джерел довідників ілюстрацій. АКТУАЛЬНІСТЬ РОБОТИ З ДЖЕРЕЛАМИ ІНФОРМАЦІЇ Метою викладання історії є не передавати загальноприйняті істини про минуле а залу чати учнів до процесу реконструкції та пояс нення цього минулого. Тому використання джерел інформації на уроках історії є зараз надзвичайно актуальним. Робота з джерелами інформації на уроках сприятиме набуттю...
55373. Проектна діяльність молодших школярів як засіб формування особистості 52 KB
  Мета проектної роботи – навчити дитину діяти самостійно, ініціативно в будь-яких умовах сьогодні і в майбутньому; формувати комунікативну компетентність в процесі спільної роботи;...
55374. Проектний метод як засіб розвитку творчих здібностей учнів 35 KB
  В даний час метод проектів широко застосовується в сучасній світовій методики викладання англійської мови так як він дозволяє органічно інтегрувати знання учнів з різних областей для вирішення окремо взятої практичної проблеми стимулюючи при цьому розвиток творчих здібностей особистості учня.
55375. Проектна методика на уроках англійської мови 36 KB
  Виконання проектних завдань дозволяє школярам бачити практичну користь від вивчення іноземної мови слідством чого є підвищення інтересу до цього предмету. Ставилися наступні навчальні завдання: вчитися читати тексти вибирати з них потрібну інформацію використовувати отримані відомості в роботі; вчитися обмінюватися інформацією з...
55377. ПОРТФОЛИО УЧИТЕЛЯ КАК СПОСОБ ИУЧЕНИЯ ЕГО ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 58.5 KB
  Философия портфолио заключается в том что предполагается смещение акцента с оценки на самооценку с того чего учитель или учащийся не знает и не умеет на то что он знает и умеет достаточно хорошо.
55379. Розвиток комунікативних навичок школярів при вивченні іноземної мови шляхом впровадження проектної технології 40 KB
  Готуючись до такого проекту дитина демонструє свій досвід і погляд на навколишній світ тим самим розвиває свої комунікативні навички. Прикладом такого проекту може бути...