聲紋識別，也叫聲音識別，是一種生物識別技術(shù)，通過轉(zhuǎn)換聲音信號為電信 號，用計算機進(jìn)行特征提取和身份驗證。其生物學(xué)基礎(chǔ)在于生物的語音信號攜帶 著獨特的聲波頻譜，就像指紋一樣具有唯一性和穩(wěn)定性。

聲紋識別的主要任務(wù)包括：語音信號處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋 比對、判別決策等。

技術(shù)特點

1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學(xué)習(xí)算法，對環(huán)境中的噪聲進(jìn)行分類，以判 斷其可能的來源和類型。例如，區(qū)分機器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。

2.AI 在噪聲聲音類型識別中的應(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，通過計算輸入聲音的特征與模型之間的距離 或相似度，來確定輸入聲音的身份。

3.此外，對于特定的應(yīng)用場景，如室內(nèi)場景、戶外場景識別，公共場所、辦公 室場景識別等，還可以使用專門的音頻處理前端部分。

4.值得注意的是，盡管 AI 在噪聲聲音類型識別方面有著廣泛的應(yīng)用前景，但 是在實際應(yīng)用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，如噪聲環(huán)境的復(fù)雜性、語音信號的多 樣性以及模型的優(yōu)化等問題。因此，如何提高噪聲聲音類型識別的準(zhǔn)確性和 魯棒性，仍然是未來研究的重要方向。

技術(shù)路線

4.建立音頻樣例庫，覆蓋面廣，根據(jù)不同的噪聲監(jiān)管單位將聲音劃分為五大類， 不少于 50 個聲音子類別；

2.通過深度學(xué)習(xí) AI 技術(shù)，對噪聲樣本進(jìn)行分析和處理，提取出其中的聲紋特 征，構(gòu)建聲紋識別模型；

3.不斷的測試和優(yōu)化，提高聲紋識別模型的準(zhǔn)確性和魯棒性，使其能夠在各種 環(huán)境和條件下都能準(zhǔn)確地識別出聲紋類型；

4.采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)音頻事件的識別分類。通過卷積操作對音頻深圳市奧斯恩凈化技術(shù)有限公司 進(jìn)行時域特征和 logmel 頻域特征的提取，并結(jié)合波形的時域特征和頻域特 征作為音頻的有效特征，再通過卷積采樣進(jìn)一步獲取特征圖，最終以全連接 網(wǎng)絡(luò)分類器實現(xiàn)特征的類別分類。