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題名 | 應用引擎聲音及類神經技術於車輛種類之辨識系統=Vehicle Type Classification System Using Engine Sound and Neural Network Techniques |
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作 者 | 吳建達; 洪冠彰; | 書刊名 | 應用聲學與振動學刊 |
卷期 | 6:1 2014.06[民103.06] |
頁次 | 頁1-15 |
分類號 | 312.85 |
關鍵詞 | 主成分分析; 線性識別分析; 最近鄰居法; 徑向基函數類神經網路; 廣義迴歸類神經網路; 車種辨識; Principal component analysis; PCA; Linear discriminant analysis; LDA; K-nearest-neighbor; KNN; Radial basis function neural network; RBFNN; Generalized regression neural network; GRNN; Vehicle type identification; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本研究主要為發展一套利用引擎運轉之聲音訊號與類神經網路技術為基礎的汽車車種聲音辨識系統。此研究的過程主要可以分為兩個部分。第一部分,首先須擷取不同汽車於引擎運轉時之聲音訊號,以建立資料庫。接著再使用主成分分析(PCA)及線性識別分析(LDA)作為特徵擷取方法,此兩種方法的共同特點為可以降低龐大原始數據之計算維度,並減少多餘的特徵向量,以提取出主要特徵。第二部分則是將已擷取出來的特徵向量作為系統辨識之依據,把資料庫所建立的數據資料全部輸入至分類器內。另外,在本研究中使用的分類器,其包含徑向基函數類神經網路(RBFNN)、廣義迴歸類神經網路(GRNN)及最近鄰居分類法(KNN)等方法作為辨識的運算法則,藉此訓練被提取出來的主要特徵,再做訊號分類,最後比較其辨識率。由實驗結果顯示,此系統若利用LDA結合KNN可以得到百分之百的辨識結果,而利用GRNN及RBFNN亦獲得九成以上高辨識率,唯有使用PCA結合其他分類器之辨識效果較低。另外,由於研究限制,目前只針對實驗中所採樣的十部汽車之聲音訊號來做處理及判別,未加入其他相同車型或不同車型之汽車來比較。以目前本文所發展之車種聲音辨識系統可達到應用聲音來判別不同車種。 |
英文摘要 | This study develops a sound classification system for vehicle type using sound signals, under various engine operation conditions. This architecture is divided into two parts. Firstly, the sound signals for different vehicles are collected with the engine running and then a database is established. Principal component analysis (PCA) and Linear discriminant analysis (LDA), which are two method of feature extraction that reduces the computational load, is used. Secondly, feature vectors are extracted, using PCA, LDA and these data are used as the classifier input. A classifier, which includes a k-nearestneighbor (KNN), a radial basis function neural network (RBFNN) and a generalized regression neural network (GRNN), used to train these features and to classify the signals. Finally, the recognition rate for the proposed system is compared. The experimental results show that this vehicle type sound classification system achieves good recognition results in the experimental case. |
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