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公开(公告)号：CN114648772A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011504052.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V30/413 , G06N3/00 , G10L15/08
Abstract: 本发明涉及一种基于声音信号的手写文本识别方法及系统，方法包括以下步骤：设置文本识别范围；将多个不同用户的手写文字图片集转换为声音信号；进入初始化阶段，基于随机森林模型和用户确认输出文字识别结果，得到文本识别范围内所有文字的增强识别集；进入使用阶段，使用KNN分类算法在增强识别集中找到与用户手写文字的特征声音信号最接近的声音信号，从而实现文本识别；纠错处理。与现有技术相比，本发明在保证用户隐私的前提下，通过声音信号对用户输入的手写文本进行识别，实现无接触的手写文本输入识别，能在不同环境下实现对不同语言的识别，适用范围广，可靠性高，降低了误识别的可能性。
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公开(公告)号：CN114647301B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202011504063.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声音信号的车载应用手势交互方法及系统，方法包括以下步骤：设置手势识别范围；获取各个手势的声音信号集；得到各个声音信号集的特征向量集；以特征向量集为训练集训练机器学习模型；设置每个手势对应的车载应用功能；采集用户做出的手势的原始声音信号，对原始声音信号进行数据预处理和特征提取得到特征向量；基于特征向量和机器学习模型得到识别手势，进行交互。与现有技术相比，本发明通过扬声器和麦克风，采集用户做出手势动作时的原始声音信号，即手部与麦克风的时间‑距离序列，再通过训练好的机器学习模型识别用户的手势，进而控制车载应用，实现无接触式交互，适用于不同的环境，准确率较高，且保证了用户的隐私。
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公开(公告)号：CN114647301A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011504063.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声音信号的车载应用手势交互方法及系统，方法包括以下步骤：设置手势识别范围；获取各个手势的声音信号集；得到各个声音信号集的特征向量集；以特征向量集为训练集训练机器学习模型；设置每个手势对应的车载应用功能；采集用户做出的手势的原始声音信号，对原始声音信号进行数据预处理和特征提取得到特征向量；基于特征向量和机器学习模型得到识别手势，进行交互。与现有技术相比，本发明通过扬声器和麦克风，采集用户做出手势动作时的原始声音信号，即手部与麦克风的时间‑距离序列，再通过训练好的机器学习模型识别用户的手势，进而控制车载应用，实现无接触式交互，适用于不同的环境，准确率较高，且保证了用户的隐私。
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