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  公共場合環(huán)境噪聲聲音類型識別系統(tǒng)輔助監(jiān)管人員快速判斷超標(biāo)聲源主體,，根據(jù)不同超標(biāo)類別的實施針對性管控措施，進而優(yōu)化整體聲環(huán)境質(zhì)量,。

技術(shù)參數(shù)

基于Pytorch實現(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制、信息傳播和聚合操作,。這個模型的關(guān)鍵組成部分包括多層幀級別的TDNN 層,、一個統(tǒng)計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 -->image

模型訓(xùn)練集：>10000個訓(xùn)練樣本

聲音類型：聲音類型主要劃分為五大類別,，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,，刮風(fēng),，敲擊、蟲鳴鳥叫等不少于50個聲音子類別

聲紋識別準(zhǔn)確率：≥85%

識別響應(yīng)速率：>3s

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

公共場合環(huán)境噪聲聲音類型識別系統(tǒng)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)進行訓(xùn)練，以提取出有用的特征并進行模型優(yōu)化,。然后,，將輸入的聲音與已知的聲音模型進行比對，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

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個聲音子類別；

2.通過深度學(xué)習(xí)AI技術(shù),，對噪聲樣本進行分析和處理,，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進行時域特征和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,。