ŠAVŠ Studie 2022 (6)

Aplikace

Nástroje/techniky Popis

OBD je nezbytnou součástí všech moderních vozidel. Každé vozidlo se skládá z různých procesorů, které řídí motor, měřidla, světla, klimatizaci, umělé inteligencer bagy, převodovku, kontrolu trakce, ABS atd. Ty jsou napojeny na specifický software zodpovědný za správ nou funkci a detekci závad v některém z těchto systémy a poskytování diagnostických informací pro snadnou detekci místa poruchy technikem. Improvizace v OBD se provádí za účelem sledování stavu vozidla v reálném čase a spuštění algoritmů detekce závad, aby se záva dy odhalily předem. Tato technika je často označována jako prediktivní údržba nebo prognóza poruch. Dyna mická bayesovská síť slouží k detekci pravděpodobnos ti výskytu poruchy. (AMMAR M., 2021, JEONG Y., 2018, KIM K.D. 2019, REVIN A., 2018).

Palubní dia gnostika (OBD)

Fuzzy Inference Engine, Statická Waveletová neu ronová síť, Dia gnostika založená na vozidle, Pod pora vektorových strojů

5.4 Identifikace a rozpoznávání hlasu pomocí neuronových sítí V další části statě se podrobněji budeme zabývat jednou z výše uvedených aplikací umělé inteligence v inteligentních vozidlech – identifikace a rozpoznání hlasu. Tato apli kace je důsledkem rostoucího používání mobilních, přenosných a navigačních zařízení a touhy řidičů stále více ovládat tato zařízení za jízdy autem. Tato skutečnost představuje vážný bezpečnostní problém s ohledem na to, že používání mobilních zařízení při řízení odvádí pozornost k jeho primárnímu úkolu – bezpečně řídit auto. A tak systémy rozpo znávání řeči jsou jednou z nejžádanějších funkcí v současných vozech. Komunikace před stavuje činnost, která podstatným způsobem neovlivňuje řidiče a nepřekáží mu při jízdě. Zároveň se ukazuje, že tyto systémy jsou vhodné i pro zabezpečení vozu, a tedy ke snížení počtu krádeží aut. Důvodem je skutečnost, že konvenční klíče, přístupové kódy, přístupové karty jsou neúčinné, protože se snadno ztratí, ukradnou, zkopírují, sledují se nebo se zapomenou doma. Identifikace a rozpoznání lidského hlasu v této oblasti předsta vuje inovativní a zároveň nízkonákladové řešení. Rozpoznání hlasu patří do biometrických metod, což jsou metody pro rozpoznání uživatele na základě jedinečných fyziologických nebo behaviorálních charakteristik uživatele. Mezi tyto vlastnosti dále patří otisky prstů, řeč, obličej, sítnice, duhovka, vlastnoruční podpis, geometrie ruky, žíly na zápěstí atd. Z technického hlediska je rozpoznání hlasu nesprávně užívaný pojem a mělo by se označovat jako automatického rozpoznávání řeči, a jedná se o počítač, který analyzuje lidský hlas zachycený mikrofonem a transformuje jej do formy digitálního textu čitelné ho pro stroje (DEMUTH H., 1996). A tedy automatické rozpoznávání řeči lze rozdělit na úlohu rozpoznávání mluvčího (autentizace mluvčího) a na rozpoznávání řeči. Autentizace mluvčího může zjednodušit úlohu překladu řeči v systémech, které byly trénovány na konkrétní hlasy, nebo jej lze použít k ověření či ověření identity mluv čího v rámci bezpečnostního procesu. Autentizace mluvčích využívá akustické vlastnosti řeči, u kterých bylo zjištěno, že se mezi jednotlivci liší. Tyto akustické vzorce odrážejí jak anatomii, tak naučené vzorce chování (Rozpoznávání reproduktorů, 2022).

156