Analiza i przetwarzanie sygnału laserowego zdalnego wykrywania mowy

LaserAnaliza i przetwarzanie sygnału zdalnego wykrywania mowy
Dekodowanie szumu sygnałowego: analiza sygnału i przetwarzanie laserowego zdalnego wykrywania mowy
Na cudownej arenie technologii laserowe zdalne wykrywanie mowy jest jak piękna symfonia, ale ta symfonia ma również swój własny „szum” – szum sygnałowy. Podobnie jak nieoczekiwanie hałaśliwa publiczność na koncercie, hałas często zakłóca spokójlaserowe wykrywanie mowy. Według źródła hałas generowanego przez laserowe zdalne wykrywanie sygnału mowy można z grubsza podzielić na hałas wytwarzany przez sam laserowy przyrząd do pomiaru wibracji, hałas wprowadzany przez inne źródła dźwięku w pobliżu celu pomiaru wibracji oraz hałas generowany przez zakłócenia środowiska. Detekcja mowy na duże odległości ostatecznie musi uzyskać sygnały mowy, które mogą zostać rozpoznane przez ludzki słuch lub maszyny, a wiele mieszanych dźwięków ze środowiska zewnętrznego, a system detekcji zmniejszy słyszalność i zrozumiałość nabytych sygnałów mowy oraz rozkład pasma częstotliwości tych szumów częściowo pokrywa się z rozkładem głównego pasma częstotliwości sygnału mowy (około 300~3000 Hz). Nie można go po prostu przefiltrować za pomocą tradycyjnych filtrów i konieczne jest dalsze przetwarzanie wykrytych sygnałów mowy. Obecnie badacze zajmują się głównie badaniami nad odszumianiem niestacjonarnego szumu szerokopasmowego i hałasu uderzeniowego.
Szerokopasmowy szum tła jest zazwyczaj przetwarzany metodą krótkotrwałego szacowania widma, metodą podprzestrzenną i innymi algorytmami tłumienia szumów opartymi na przetwarzaniu sygnału, a także tradycyjnymi metodami uczenia maszynowego, metodami głębokiego uczenia się i innymi technologiami ulepszania mowy w celu oddzielenia sygnałów czystej mowy od tła hałas.
Szum impulsowy to szum plamkowy, który może być wprowadzony przez dynamiczny efekt plamkowy, gdy położenie celu detekcji jest zakłócane przez światło detekcyjne systemu detekcji LDV. Obecnie tego rodzaju szumy usuwa się głównie poprzez wykrycie miejsca, w którym sygnał ma wysoki szczyt energii i zastąpienie go przewidywaną wartością.
Laserowe zdalne wykrywanie głosu ma perspektywy zastosowania w wielu dziedzinach, takich jak przechwytywanie, monitorowanie wielomodowe, wykrywanie włamań, poszukiwania i ratownictwo, mikrofon laserowy itp. Można przewidzieć, że przyszły trend badawczy w zakresie laserowego zdalnego wykrywania głosu będzie opierał się głównie na (1) poprawę parametrów pomiarowych systemu, takich jak czułość i stosunek sygnału do szumu, optymalizacja trybu detekcji, komponentów i struktury systemu detekcji; (2) Zwiększenie możliwości adaptacji algorytmów przetwarzania sygnału, tak aby technologia laserowego wykrywania mowy mogła dostosować się do różnych odległości pomiarowych, warunków środowiskowych i celów pomiaru wibracji; (3) Bardziej rozsądny wybór celów pomiaru wibracji i kompensacja wysokiej częstotliwości sygnałów mowy mierzonych na obiektach o różnych charakterystykach odpowiedzi częstotliwościowej; (4) Popraw strukturę systemu i dalszą optymalizację systemu wykrywania

miniaturyzacja, przenośność i inteligentny proces wykrywania.

FIGA. 1 (a) Schematyczny diagram przechwytywania lasera; (b) Schemat ideowy laserowego systemu przeciwprzechwytującego