一种基于声纹识别的可回收垃圾分类方法及相关设备技术

本发明专利技术公开了一种基于声纹识别的可回收垃圾分类方法及相关设备，所述方法包括：当检测到待分类垃圾与声纹识别箱内的撞击板接触时，接收麦克风采集的声纹信号；对所述声纹信号进行预处理并进行特征提取，得到声纹特征参数；将所述声纹特征参数输入到已训练好的声纹模型，基于所述声纹模型进行特征对比，输出最大概率的识别结果；根据所述识别结果发送对应的控制信号，基于所述控制信号打开撞击板和指定垃圾通道开关，将所述待分类垃圾送入指定回收区。本发明专利技术将声纹识别技术与可回收垃圾的分类进行关联，采用深度学习神经网络的方法对待分类垃圾进行实时检测识别，并自动分类回收，从而提高可回收垃圾的分类效率与准确率，降低垃圾回收成本。垃圾回收成本。垃圾回收成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于声纹识别的可回收垃圾分类方法及相关设备


[0001]本专利技术涉及垃圾分类
，尤其涉及一种基于声纹识别的可回收垃圾分类方法、系统、终端及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]垃圾分类收集是指根据废物的种类和组成分别进行收集的方式，这种方法可以提高回收物料的纯度和数量，减少需处理的垃圾量，因而有利于废物的进一步处理和综合利用，并能够较大幅度地降低废物的运输及处理费用，还可以减少需要后续处理处置的废物量，从而降低整个管理的费用和处理处置成本。
[0003]随着对垃圾分类回收的重视，以及民众垃圾分类意识的增强，垃圾回收利用的重视程度也越来越高，然而在可回收垃圾的分类上，目前还是主要依靠人工拣选等传统方法，其人工成本高、处理速度慢、效率低，而垃圾图像识别等方法也存在不成熟、效果不佳的问题。
[0004]因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种基于声纹识别的可回收垃圾分类方法、系统、终端及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中可回收垃圾分类时人工成本高、处理速度慢、效率低的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，所述基于声纹识别的可回收垃圾分类方法包括如下步骤：
[0007]当检测到待分类垃圾与声纹识别箱内的撞击板接触时，接收麦克风采集的声纹信号；
[0008]对所述声纹信号进行预处理，对预处理后的所述声纹信号进行特征提取，得到声纹特征参数；
[0009]将所述声纹特征参数输入到已训练好的声纹模型，基于所述声纹模型进行特征对比，输出最大概率的识别结果；
[0010]根据所述识别结果发送对应的控制信号，基于所述控制信号打开撞击板和指定垃圾通道开关，将所述待分类垃圾送入指定回收区。
[0011]可选地，所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其中，所述当检测到待分类垃圾与声纹识别箱内的撞击板接触时，接收麦克风采集的声纹信号，具体包括：
[0012]当检测到所述待分类垃圾从垃圾入口落入到所述声纹识别箱内，且与所述撞击板碰撞接触时，控制安装在所述撞击板前方的所述麦克风采集所述待分类垃圾与所述撞击板碰撞时发出的所述声纹信号；
[0013]接收所述麦克风发送的所述声纹信号。
[0014]可选地，所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其中，所述对所述声纹信号
进行预处理，对预处理后的所述声纹信号进行特征提取，得到声纹特征参数，具体包括：
[0015]对所述声纹信号进行双门限端点检测处理，以删除静音或非碰撞音的无效部分，保留有效声纹段，过滤背景噪音，并进行基于小波变换的语音增强，抑制噪声，得到预处理后的声纹信号；
[0016]对预处理后的所述声纹信号进行分帧加窗和傅里叶变换后得到对数谱，将所述对数谱进行梅尔滤波得到梅尔频谱，并进行离散余弦变换得到语音信号的特征向量作为声纹特征参数。
[0017]可选地，所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其中，所述声纹模型的训练过程包括：
[0018]基于不同的待分类垃圾得到不同的训练声纹信号作为训练数据集，对不同的所述训练声纹信号进行预处理后进行特征提取，得到不同的训练声纹特征参数，并标注垃圾类型；
[0019]采用GMM
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UBM混合高斯
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通用背景模型对已标注的所述训练声纹特征参数进行自适应训练，得到所述声纹模型。
[0020]可选地，所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其中，所述将所述声纹特征参数输入到已训练好的声纹模型，基于所述声纹模型进行特征对比，输出最大概率的识别结果，具体包括：
[0021]将所述待分类垃圾对应的所述声纹特征参数输入到已训练好的所述声纹模型，基于所述声纹模型计算所述声纹特征参数对于各个垃圾类型的概率；
[0022]在计算得到的各个垃圾类型的概率结果中选择最大概率作为识别结果并输出。
[0023]可选地，所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其中，所述麦克风为高精度降噪收音麦克风。
[0024]可选地，所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其中，所述撞击板为不锈钢撞击板。
[0025]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于声纹识别的可回收垃圾分类系统，其中，所述基于声纹识别的可回收垃圾分类系统包括：
[0026]声纹信号采集模块，用于当检测到待分类垃圾与声纹识别箱内的撞击板接触时，接收麦克风采集的声纹信号；
[0027]预处理及特征提取模块，用于对所述声纹信号进行预处理，对预处理后的所述声纹信号进行特征提取，得到声纹特征参数；
[0028]特征对比模块，用于将所述声纹特征参数输入到已训练好的声纹模型，基于所述声纹模型进行特征对比，输出最大概率的识别结果；
[0029]分类投放控制模块，用于根据所述识别结果发送对应的控制信号，基于所述控制信号打开撞击板和指定垃圾通道开关，将所述待分类垃圾送入指定回收区。
[0030]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种终端，其中，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于声纹识别的可回收垃圾分类程序，所述基于声纹识别的可回收垃圾分类程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法的步骤。
[0031]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算
机可读存储介质存储有基于声纹识别的可回收垃圾分类程序，所述基于声纹识别的可回收垃圾分类程序被处理器执行时实现如上所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法的步骤。
[0032]本专利技术中，当检测到待分类垃圾与声纹识别箱内的撞击板接触时，接收麦克风采集的声纹信号；对所述声纹信号进行预处理，对预处理后的所述声纹信号进行特征提取，得到声纹特征参数；将所述声纹特征参数输入到已训练好的声纹模型，基于所述声纹模型进行特征对比，输出最大概率的识别结果；根据所述识别结果发送对应的控制信号，基于所述控制信号打开撞击板和指定垃圾通道开关，将所述待分类垃圾送入指定回收区。本专利技术将声纹识别技术与可回收垃圾的分类进行关联，采用深度学习神经网络的方法对待分类垃圾进行实时检测识别，并自动分类回收，从而提高可回收垃圾的分类效率与准确率，降低垃圾回收成本。
附图说明
[0033]图1是本专利技术基于声纹识别的可回收垃圾分类方法的较佳实施例的流程图；
[0034]图2是本专利技术基于声纹识别的可回收垃圾分类方法的较佳实施例中声纹训练和声纹识别过程的示意图；
[0035]图3是本专利技术基于声纹识别的可回收垃圾分类系统的较佳实施例的原理示意图；
[0036]图4为本专利技术终端的较佳实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
[0037]为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其特征在于，所述基于声纹识别的可回收垃圾分类方法包括：当检测到待分类垃圾与声纹识别箱内的撞击板接触时，接收麦克风采集的声纹信号；对所述声纹信号进行预处理，对预处理后的所述声纹信号进行特征提取，得到声纹特征参数；将所述声纹特征参数输入到已训练好的声纹模型，基于所述声纹模型进行特征对比，输出最大概率的识别结果；根据所述识别结果发送对应的控制信号，基于所述控制信号打开撞击板和指定垃圾通道开关，将所述待分类垃圾送入指定回收区。2.根据权利要求1所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其特征在于，所述当检测到待分类垃圾与声纹识别箱内的撞击板接触时，接收麦克风采集的声纹信号，具体包括：当检测到所述待分类垃圾从垃圾入口落入到所述声纹识别箱内，且与所述撞击板碰撞接触时，控制安装在所述撞击板前方的所述麦克风采集所述待分类垃圾与所述撞击板碰撞时发出的所述声纹信号；接收所述麦克风发送的所述声纹信号。3.根据权利要求1所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其特征在于，所述对所述声纹信号进行预处理，对预处理后的所述声纹信号进行特征提取，得到声纹特征参数，具体包括：对所述声纹信号进行双门限端点检测处理，以删除静音或非碰撞音的无效部分，保留有效声纹段，过滤背景噪音，并进行基于小波变换的语音增强，抑制噪声，得到预处理后的声纹信号；对预处理后的所述声纹信号进行分帧加窗和傅里叶变换后得到对数谱，将所述对数谱进行梅尔滤波得到梅尔频谱，并进行离散余弦变换得到语音信号的特征向量作为声纹特征参数。4.根据权利要求1所述的基于声纹识别的可回收垃圾分类方法，其特征在于，所述声纹模型的训练过程包括：基于不同的待分类垃圾得到不同的训练声纹信号作为训练数据集，对不同的所述训练声纹信号进行预处理后进行特征提取，得到不同的训练声纹特征参数，并标注垃圾类型；采用GMM
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UBM混合高斯
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通用背景模型对已标注的所述训练声纹特征参数进行自适应训练，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：张益豪，
申请(专利权)人：深圳康佳电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：