智能温度测量与旁遮普语自动语音识别的创新技术

### 智能温度测量与旁遮普语自动语音识别的创新技术 在工业和科技领域，温度测量和语音识别都是至关重要的技术。本文将介绍两种创新的技术方案，一种是基于神经网络算法的自校准热电偶，另一种是用于旁遮普语自动语音识别系统的 SGMM 建模分类器。 #### 基于神经网络算法的自校准热电偶 温度传感器在众多工业过程中起着关键作用。过去，人们提出了多种温度传感器相关的研究，如用于辐射外壳的模糊虚拟温度传感器、用于实时监测硝酸盐的石墨烯传感器等。这些研究凸显了研究温度传感器的重要性，同时也提出了自动校准技术和传感器故障识别的需求。 ##### 实验描述 本方案采用 K 型热电偶，它由两种不同的导电材料连接形成结点，用于测量温度变化。热电偶输出的信号通常在几毫伏范围内，因此使用仪表放大器来增强信号强度。信号通过数据采集卡（USB 6008）传输到个人计算机进行进一步处理。 ##### 问题陈述 当温度传感器与信号转换和调理电路连接后，对其进行温度变化测试。在 -200 至 1200 °C 的温度范围内，满量程灵敏度为 2.93 mV/°C。然而，当使用该系统测量较低温度范围（如 0 - 200 °C）时，输出范围仅为 -0.16 至 0.22 V。由于只使用了部分输入范围，输出未能达到满量程，导致灵敏度降低。若要提高灵敏度，需要重新进行校准，这既耗时又不经济。 ##### 问题解决方案 为了解决上述问题，设计了一种算法。具体步骤如下： 1. **数据采集**：使用 LabVIEW 软件从数据采集卡获取输入数据。 2. **系统界面**：设计的工具前端面板包含两个用户自定义控件，用于输入最小和最大可测量范围；两个指示器分别显示与测量温度对应的校准电压和测量温度；一个指示器显示传感器状态，绿色表示传感器正常，红色表示有故障。 3. **支持向量机回归分析**：使用支持向量算法解决回归问题，目标是训练热电偶信号转换电路的输出，使其自动校准以产生具有最大线性度和灵敏度的期望输出。SVM 回归分析可表示为： \[h(y) = f (x) + \epsilon\] 其中，\(h(y)\) 是目标向量，\(f (x)\) 是预测器，\(\epsilon\) 是误差/噪声。 4. **传感器故障识别**： - **开路故障**：检查输出是否通常为零，若多次循环输出值持续为零，则判定为开路故障。 - **短路故障**：检查输出值是否在近三个周期内达到饱和电压。 - **漂移故障**：在特定间隔施加脉冲信号，比较输出值以识别漂移误差。 ##### 结果与分析 经过训练的系统在不同测量范围内进行了实际数据测试，如 24 - 50 °C、50 - 70 °C 等。结果表明，该测量系统能够自动根据用户指定的范围进行校准，并且能够调整增益和偏移，始终保持最大灵敏度。 #### 用于旁遮普语自动语音识别系统的 SGMM 建模分类器 传统的自动语音识别（ASR）系统由于训练数据建模不当，性能往往不佳。在旁遮普语连续简单句子语音语料库上，本文比较了混合 SGMM - HMM 方法与基线 GMM - HMM 技术。 ##### 相关工作 近年来，人们在语音识别领域进行了大量研究。例如，使用 MFCC 技术开发阿拉伯语自动语音识别系统，使用 HTK 工具包开发印地语 ASR 系统等。在旁遮普语语音识别方面，也有使用三音素声学建模、混合 HMM 分类器等方法的研究。 ##### 混合 HMM 分类器方法 先进的语音系统依赖 HMM 技术进行声学建模，通过概率分布来描述声学向量。为了提高识别性能，HMM 通常与 GMM 或 SGMM 进行混合。 - **GMM - HMM**：在 GMM - HMM 中，输入语音的每个状态空间使用多元 GMM 进行建模。状态存储 GMM 参数，但并非所有参数都用于整个模型。这些参数通过 Baum - Welch 算法学习。GMM 系统对多元高斯混合的数量进行了限制，不允许后续共享状态参数信息。其概率模型可表示为： \[P\left(\frac{x}