基于卷积神经网络的服务机器人听觉隐私信息分类算法

发布时间：2021-05-20 15:13

　　为获得机器人听觉行为隐私感知方法,解决语音监听设备存在的隐私泄露风险,本文提出了基于卷积神经网络的服务机器人听觉隐私信息分类算法（APICA）。首先,设计了基于卷积神经网络的服务机器人听觉隐私信息分类算法及其卷积神经网络模型;其次,给出了机器人的听觉隐私信息监听系统工作流程;最后,为评估该听觉隐私信息分类算法性能,构建了训练和测试数据集,并在服务机器人平台上部署和实现了该算法。测试结果表明:系统识别隐私信息的平均精确率P、召回率R和F1值分别为96.35%、93.20%和94.53%,具有良好的识别和分类效果。 

【文章来源】：贵州大学学报(自然科学版). 2020,37(03)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 基于卷积神经网络的服务机器人听觉隐私信息分类算法
2 机器平台
3 测试与分析
    3.1 训练数据集、测试数据集和性能指标
    3.2 测试结果与分析
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3197976