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    基于云計(jì)算平臺(tái)下語音信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用研究

    2017-03-01 10:04:45吳劍英杜勇趙忠華
    中國(guó)新通信 2016年23期

    吳劍英+杜勇+趙忠華

    【摘要】 本文主要探究云計(jì)算平臺(tái)下的語音信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用,在傳統(tǒng)的處理方式中,主要是通過單臺(tái)計(jì)算機(jī)來完成,而云計(jì)算模式下,通過MapReduce模型及SVM信號(hào)處理,可以將數(shù)據(jù)信息通過多臺(tái)計(jì)算機(jī)來完成,提升了準(zhǔn)確率和效率。

    【關(guān)鍵詞】 云計(jì)算平臺(tái) SVM MapReduce模型

    前言:

    隨著科技的不斷發(fā)展,研究人員致力于通過機(jī)器來讀取人們的情感,加強(qiáng)人機(jī)交互能力[1]。而在人機(jī)交互中,語音信號(hào)處理技術(shù)是重要的手段。因此,探究云計(jì)算平臺(tái)下語音信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用具有重要的價(jià)值。

    一、漢語語音識(shí)別特征

    在現(xiàn)代語音識(shí)別系統(tǒng)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K近鄰法以及貝葉斯分類器均對(duì)情感的識(shí)別具有一定的效果[2]。而云計(jì)算模式下,對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理,是通過對(duì)短時(shí)能量相關(guān)特征參數(shù)、基音頻率相關(guān)特征參數(shù)以及共振峰頻率相關(guān)特征參數(shù)等參數(shù)的識(shí)別來完成,其可以對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行泛化處理,明確各種情感的信號(hào)波動(dòng)變化,具有較高的準(zhǔn)確率和處理效率。

    二、MapReduce模型分析

    MapReduce模型是將數(shù)據(jù)通過多臺(tái)計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理的過程,在節(jié)點(diǎn)的計(jì)算中,對(duì)各個(gè)計(jì)算機(jī)的記過進(jìn)行合成,其主要過程包括以下幾種:Map、Partition、Sort以及Reduce等[3]。Map的執(zhí)行過程是將處理任務(wù)分配到多臺(tái)計(jì)算機(jī)中,Reduce的過程是對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果進(jìn)行合成。在Map過程中,系統(tǒng)會(huì)將龐大的數(shù)據(jù)信息劃分為固定若干片段,將片段分解為鍵值對(duì)(K1,V1),之后會(huì)通過Hadoop平臺(tái)來分析相關(guān)任務(wù),建立Map函數(shù),通過鍵值對(duì)計(jì)算出相應(yīng)的結(jié)果(K2,V2),根據(jù)計(jì)算結(jié)果,可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。在Reduce過程中,計(jì)算系統(tǒng)會(huì)將Map計(jì)算結(jié)果進(jìn)行綜合排序,通過輸入排序,可以獲取原始數(shù)據(jù)(K1,V1)??梢?,在云計(jì)算平臺(tái)下,對(duì)MapReduce模型進(jìn)行綜合應(yīng)用分析,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)語音信號(hào)的綜合處理,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

    三、SVM信號(hào)處理

    在云計(jì)算的環(huán)境下,采用Hadoop平臺(tái),可以實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算,具有較高的效率及準(zhǔn)確率。通過Reduce以及Map操作系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,可以將分析任務(wù)分配到多臺(tái)計(jì)算機(jī)中進(jìn)行,提升了系統(tǒng)的計(jì)算效率。在數(shù)據(jù)分析過程中,通過Map操作,可以對(duì)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行向量計(jì)算,通過匯總,得出向量AIISVs,再通過模型的建立,可以求出測(cè)試結(jié)果 Rs,經(jīng)過Reduce處理獲取最終判定結(jié)果。在SVM信號(hào)處理中,其主要包括模型如下:第一,預(yù)處理過程,根據(jù)HDFS的需求,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊,分解數(shù)據(jù)塊,以此來分配到計(jì)算機(jī)中。第二,在建立模型時(shí),需要初始化相關(guān)數(shù)據(jù),通過RBF核函數(shù)進(jìn)行綜合分析。第三,通過模型進(jìn)行語音識(shí)別訓(xùn)練,對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。通過SVM信號(hào)處理系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)語音信號(hào)的并行計(jì)算,提升了計(jì)算的準(zhǔn)確率。

    四、實(shí)驗(yàn)論證

    在云計(jì)算平臺(tái)下的語音信號(hào)處理中,通過實(shí)驗(yàn)可以進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)主機(jī)為Name Node 型號(hào),CPU是i5 4950處理器。內(nèi)存是8GB,硬盤位500GB,Hadoop的版本型號(hào)為1.02。在實(shí)驗(yàn)中,采用千兆交換機(jī)進(jìn)行連接,對(duì)漢語語言情感數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,在本次研究中,在數(shù)據(jù)庫中抽取憤怒、恐懼、愉悅以及平靜四個(gè)情緒數(shù)據(jù),采用語音進(jìn)行識(shí)別,共選取600條數(shù)據(jù),基于云就是那平臺(tái)下的語音信號(hào)處理結(jié)果如表1所示。

    從表1的數(shù)據(jù)中可以看出,語音識(shí)別的準(zhǔn)確率在70%左右,基本可以滿足使用需求,另外,本次研究采用Hadoop集群平臺(tái),在處理的過程中,加速比達(dá)到3.8.說明在云計(jì)算模式下,對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行處理,具有更高的效率。

    五、結(jié)語

    情感識(shí)別已經(jīng)成為現(xiàn)代人機(jī)交互的重要識(shí)別過程,本文主要對(duì)云計(jì)算平臺(tái)下的語音信號(hào)識(shí)別進(jìn)行分析,通過提取相關(guān)參數(shù),對(duì)模型進(jìn)行泛化測(cè)試。另外,通過MapReduce模型及SVM信號(hào)處理,可以提升語音信號(hào)處理效率。經(jīng)過試驗(yàn)論證,云計(jì)算模式下的語音信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到70%以上,具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]王鼎,錢科軍,高一丹,等.云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)及其在電網(wǎng)調(diào)度中的應(yīng)用[J].電網(wǎng)與清潔能源,2015,04:72-78.

    [2]孟祥萍,周來,王暉,等.云計(jì)算技術(shù)在未來智能電網(wǎng)信息處理平臺(tái)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2015,10:3508-3511.

    [3]丁巖,楊慶平,錢煜明.基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[J].中興通訊技術(shù),2013,01:53-56.

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