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  在自然環(huán)境中，背景噪音是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),。例如,，在街邊、市場或者交通工具等環(huán)境中,，可能會(huì)有車輛喇叭聲,、人群嘈雜聲、機(jī)器轟鳴聲等各種各樣的噪音,。這些噪音會(huì)掩蓋發(fā)聲物體的語音信號,，使得聲紋特征提取變得困難,。

  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(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)在于生物的語音信號攜帶著獨(dú)&特的聲波頻譜,，就像指紋一樣具有唯&一性和穩(wěn)定性,。

  自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術(shù)系統(tǒng)批量供應(yīng)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(diǎn)

1.噪聲聲音類型識別是指通過機(jī)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(jī)器噪聲、人聲噪聲,、交通噪聲等,。

3.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(jì)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(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,。

自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術(shù)系統(tǒng)批量供應(yīng)技術(shù)路線

1.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(gè)聲音子類別；

3.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(shí)現(xiàn)音頻事件的識別分類,。通過卷積操作對音頻進(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(shí)現(xiàn)特征的類別分類。

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：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)的聲紋識別模型：模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說話人識別 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別的 TDNN 層、一個(gè)統(tǒng)計(jì)池化層以及兩層句子 級別的全連接層,，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

聲音類型：聲音類型主要?jiǎng)澐譃槲宕箢悇e,，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,、蟲鳴鳥 叫,、蛙鳴等不少于 50 個(gè)聲音子類別

聲紋識別準(zhǔn)確率：≥90%

識別響應(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：USB、HDMI,、SD,、RJ45

電源接口：TYPE-C

工作電壓：5V3A