方案摘要
方案下载应用领域 | 环保 |
检测样本 | 噪声/振动 |
检测项目 | 噪声>噪声 |
参考标准 | / |
声纹识别系统通过深度学习 AI 技术,对噪声样本进行分析和处理,提取出其中的声纹特征,构建声纹识别模型。
声纹识别,也叫声音识别,是一种生物识别技术,通过转换声音信号为电信 号,用计算机进行特征提取和身份验证。其生物学基础在于生物的语音信号携带 着独特的声波频谱,就像指纹一样具有唯一性和稳定性。
声纹识别的主要任务包括:语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹 比对、判别决策等。
技术特点
1.噪声声音类型识别是指通过机器学习算法,对环境中的噪声进行分类,以判 断其可能的来源和类型。例如,区分机器噪声、人声噪声、交通噪声等。
2.AI 在噪声声音类型识别中的应用主要体现在深度学习技术中,特别是卷积神 经网络的应用。首先,需要收集大量的声音数据,并利用深度学习算法对这 些数据进行训练,以提取出有用的特征并进行模型优化。然后,将输入的声 音与已知的声音模型进行比对,通过计算输入声音的特征与模型之间的距离 或相似度,来确定输入声音的身份。
3.此外,对于特定的应用场景,如室内场景、户外场景识别,公共场所、办公 室场景识别等,还可以使用专门的音频处理前端部分。
4.值得注意的是,尽管 AI 在噪声声音类型识别方面有着广泛的应用前景,但 是在实际应用中仍然面临着许多挑战,如噪声环境的复杂性、语音信号的多 样性以及模型的优化等问题。因此,如何提高噪声声音类型识别的准确性和 鲁棒性,仍然是未来研究的重要方向。
技术路线
4.建立音频样例库,覆盖面广,根据不同的噪声监管单位将声音划分为五大类, 不少于 50 个声音子类别;
2.通过深度学习 AI 技术,对噪声样本进行分析和处理,提取出其中的声纹特 征,构建声纹识别模型;
3.不断的测试和优化,提高声纹识别模型的准确性和鲁棒性,使其能够在各种 环境和条件下都能准确地识别出声纹类型;
4.采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频深圳市奥斯恩净化技术有限公司 进行时域特征和 logmel 频域特征的提取,并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征,再通过卷积采样进一步获取特征图,最终以全连接 网络分类器实现特征的类别分类。
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