[发明专利]一种基于双声道音频多普勒效应的手势识别方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于双声道音频多普勒效应的手势识别方法及系统。该方法使用一对扬声器播放不同频率的高频声波信号，同时麦克风采集运动反射的信号，并提取引起的多普勒频移，将每帧有效的数据量化，形成一个多维特征向量；将采集的手势训练样本作为输入，生成HMM分类器，并通过分类器识别测试样本，输出得分最高的手势。本发明充分利用一对扬声器的硬件设备，通过量化提取更多的特征值，在组合判断手势分割部分更加严谨有效，可以增加识别手势的种类，提升识别准确度，具有广泛的普及性和应用性。

主权项

一种基于双声道音频多普勒效应的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、音频信号采集：系统控制一对扬声器分别播放不同频率的高频声波信号，麦克风同时采集被运动反射的信号；步骤2、多普勒频移提取：手势运动反射声波信号，导致麦克风接收数据发生多普勒频移；对采集得到的信号进行加窗处理以及快速傅里叶变换，提取运动引起的左右双声道每一帧数据的多普勒频移，量化为一组特征属性；步骤3、特征基元预判断：基于组合特征属性作为判断条件，将数据划分为不同方向和速度的特征基元；步骤4、确定手势的起始：通过特征基元的预判断，分割确定每个手势的开始与完成；步骤5、建立各类手势的HMM模型：每个手势分割得到一组特征基元序列作为训练样本，将全部手势的特征基元序列样本作为输入，采用HMM分类器，建立各类手势的HMM模型；步骤6、确定手势类别：将分割得到的测试样本导入HMM模型，输出概率最大的手势类别。