奧斯恩辦公室聲紋識(shí)別AI智能模塊、改善聲環(huán)境質(zhì)量建設(shè)方案
一、聲紋識(shí)別產(chǎn)品描述
聲紋識(shí)別,也被稱為說(shuō)話人識(shí)別,是一種生物識(shí)別技術(shù),通過(guò)轉(zhuǎn)換聲音信號(hào)為電信號(hào),用計(jì)算機(jī)進(jìn)行特征提取和身份驗(yàn)證。其生物學(xué)基礎(chǔ)在于生物的語(yǔ)音信號(hào)攜帶著獨(dú)特的聲波頻譜,就像指紋一樣具有唯一性和穩(wěn)定性。
人類(lèi)語(yǔ)言的產(chǎn)生是人體語(yǔ)言中樞與發(fā)音器官之間一個(gè)復(fù)雜的生理物理過(guò)程,人在講話時(shí)使用的發(fā)聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個(gè)人的差異很大,所以任何兩個(gè)人的聲紋圖譜都有差異。每個(gè)人的語(yǔ)音聲學(xué)特征既有相對(duì)穩(wěn)定性,又有變異性,不是絕對(duì)的、一成不變的。這種變異可來(lái)自生理、病理、心理、模擬、偽裝,也與環(huán)境干擾有關(guān)。盡管如此,由于每個(gè)人的發(fā)音器官都不盡相同,因此在一般情況下,人們?nèi)阅軈^(qū)別不同的人的聲音或判斷是否是同一人的聲音。
換做其他生物或者物體也是。同一類(lèi)的聲音的語(yǔ)音信號(hào)也攜帶著獨(dú)特的聲波頻譜。提取出來(lái)并做分類(lèi)和識(shí)別。這個(gè)就是聲紋識(shí)別技術(shù)。
聲紋識(shí)別的主要任務(wù)包括:語(yǔ)音信號(hào)處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋比對(duì)、判別決策等。
二、技術(shù)特點(diǎn)
(1)噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別是指通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)環(huán)境中的噪聲進(jìn)行分類(lèi),以判斷其可能的來(lái)源和類(lèi)型。例如,區(qū)分機(jī)器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。
(2)AI 在噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)中,特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。首先,需要收集大量的聲音數(shù)據(jù),并利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以提取出有用的特征并進(jìn)行模型優(yōu)化。然后,將輸入的聲音與已知的聲音模型進(jìn)行比對(duì),通過(guò)計(jì)算輸入聲音的特征與模型之間的距離或相似度,來(lái)確定輸入聲音的身份。
(3)此外,對(duì)于特定的應(yīng)用場(chǎng)景,如室內(nèi)場(chǎng)景、戶外場(chǎng)景識(shí)別,公共場(chǎng)所、辦公室場(chǎng)景識(shí)別等,還可以使用專(zhuān)門(mén)的音頻處理前端部分。
(4)值得注意的是,盡管AI在噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別方面有著廣泛的應(yīng)用前景,但是在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn),如噪聲環(huán)境的復(fù)雜性、語(yǔ)音信號(hào)的多樣性以及模型的優(yōu)化等問(wèn)題。因此,如何提高噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性,仍然是未來(lái)研究的重要方向。
三、聲紋庫(kù)分類(lèi)
一級(jí)分類(lèi):五大類(lèi),自然噪聲、生活噪聲、施工噪聲、工業(yè)噪聲、交通噪聲,分類(lèi)依據(jù):HJ640標(biāo)準(zhǔn)、噪聲污染防治報(bào)告、噪聲環(huán)評(píng)、噪聲法等;
二級(jí)分類(lèi):按照應(yīng)用場(chǎng)景或聲音共同特點(diǎn)區(qū)分;
三級(jí)分類(lèi):作為子站識(shí)別結(jié)果顯示,對(duì)原始聲音類(lèi)型進(jìn)行同類(lèi)合并、優(yōu)化。