OSEN-ZSW聲紋識(shí)別算法盒子-鑒定自然聲音類(lèi)型的系統(tǒng)的詳細(xì)資料

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  聲紋識(shí)別也叫聲音識(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。

  在環(huán)境監(jiān)測(cè)中，可以識(shí)別自然界的聲音（如洪水、地震等災(zāi)害相關(guān)的聲音）和工業(yè)環(huán)境中的異常聲音（如機(jī)器故障聲），及時(shí)發(fā)出警報(bào)。

  在安防監(jiān)控領(lǐng)域，可以通過(guò)識(shí)別監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的異常聲音（如玻璃破碎聲、槍聲）來(lái)輔助安全防范，提高監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平。

  在動(dòng)物行為學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域，可以用于識(shí)別動(dòng)物的叫聲，研究動(dòng)物的交流行為、物種分布和生態(tài)環(huán)境。例如，通過(guò)在野外長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)鳥(niǎo)類(lèi)叫聲，識(shí)別不同鳥(niǎo)類(lèi)的種類(lèi)和行為模式，為保護(hù)野生動(dòng)物和生態(tài)環(huán)境提供科學(xué)依據(jù)。

聲紋識(shí)別算法盒子-鑒定自然聲音類(lèi)型的系統(tǒng)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。

3.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(hù)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。

聲紋識(shí)別算法盒子-鑒定自然聲音類(lèi)型的系統(tǒng)技術(shù)路線(xiàn)

1.建立音頻樣例庫(kù)，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(lèi)， 不少于 50 個(gè)聲音子類(lèi)別；

3.通過(guò)深度學(xué)習(xí) AI 技術(shù)，對(duì)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(shí)別模型；

3.不斷的測(cè)試和優(yōu)化，提高聲紋識(shí)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(shí)別出聲紋類(lèi)型；

4.采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類(lèi)。通過(guò)卷積操作對(duì)音頻進(jìn)行時(shí)域特征和 logmel 頻域特征的提取，并結(jié)合波形的時(shí)域特征和頻域特 征作為音頻的有效特征，再通過(guò)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(lèi)器實(shí)現(xiàn)特征的類(lèi)別分類(lèi)。

技術(shù)參數(shù)

主控芯片：Rockchip RK358

CPU：8 核 64 位處理器 4 個(gè) Cortex-A76 和 4 個(gè) Cortex-A55 及獨(dú)立的 NEON 協(xié)處理器 Cortex-A76 主頻 2.4GHz，Cortex-A55 主頻 1.8GHz

GPU：集成 ARM Mali-G610；內(nèi)置 3D GPU；兼容 OpenGL ES1.1/2.0/3.2、 OpenCL 2.2 和 Vulkan 1.2

NPU：內(nèi)嵌的 NPU 支持 INT4/INT8/INT16/FP16 混合運(yùn)算，算力高達(dá) 6Top 

存儲(chǔ)：8G+64G emmc 

接口：有 2 個(gè) HDMl 輸出端口,1 個(gè)輸入 HDMl 端口，最高可解碼 8K@60P 視頻，兩個(gè) PCIe 擴(kuò)展的 2.5G 以太網(wǎng)接口，配備一個(gè)支持安裝 NVMe 固態(tài) 硬盤(pán)的 M.2 M-Key 插槽，一個(gè)支持 Wi-Fi6/BT 模塊的 M.2 E-Key 插槽。此 外，有 2 個(gè) USB 3.0、2 個(gè) USB 2.0、2 個(gè) Type-C（其中一個(gè)為電源接口）

基于 Pytorch 實(shí)現(xiàn)的聲紋識(shí)別模型：模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話(huà)人識(shí)別 系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)中融入了通道注意力機(jī)制、信息傳播和聚合操作。這個(gè)模型的 關(guān)鍵組成部分包括多層幀級(jí)別的 TDNN 層、一個(gè)統(tǒng)計(jì)池化層以及兩層句子 級(jí)別的全連接層，此外還配備了一層 softmax，損失函數(shù)為交叉熵。

特征提取：預(yù)加重->分加窗->離散傅里葉變換->梅爾濾波器組->逆離散傅里葉變換

模型訓(xùn)練集：>100000 個(gè)訓(xùn)練樣本

聲音類(lèi)型：聲音類(lèi)型主要?jiǎng)澐譃槲宕箢?lèi)別，分別為生活噪聲、施工噪聲、工 業(yè)噪聲、交通噪聲、自然噪聲，其中包含打雷，犬吠，刮風(fēng)，敲擊、蟲(chóng)鳴鳥(niǎo) 叫、蛙鳴等不少于 50 個(gè)聲音子類(lèi)別

聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率：≥90%

識(shí)別響應(yīng)速率：<1s

調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用

技術(shù)協(xié)議：支持 HTTP 協(xié)議

接口種類(lèi)：USB、HDMI、SD、RJ45

電源接口：TYPE-C

工作電壓：5V3A