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奧斯恩聲源識別模型盒子產品 支持 HTTP 協議 識別準確率高

2024-12-27

聲源識別模型盒子產品背景

聲紋識別,也被稱為說話人識別,是一種生物識別技術,通過轉換聲音信號為電信號,用計算機進行特征提取和身份驗證。其生物學基礎在于生物的語音信號攜帶著聲波頻譜,就像指紋一樣具有穩(wěn)定性。

人類語言的產生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復雜的生理物理過程,人在講話時使用的發(fā)聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個人的差異很大,所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。

換做其他生物或者物體也是。同一類的聲音的語音信號也攜帶著聲波頻譜。提取出來并做分類和識別。這個就是聲紋識別技術。

聲紋識別的主要任務包括: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。

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聲源識別模型盒子技術特點

1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學習算法,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用主要體現在深度學習技術中,特別是卷積神經網絡的應用。首先,需要收集大量的聲音數據,并利用深度學習算法對這些數據進行訓練,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,對于特定的應用場景,如室內場景、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用前景,但是在實際應用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn),如噪聲環(huán)境的復雜性、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確性和魯棒性,仍然是未來研究的重要方向。

聲紋14.jpg


聲源識別模型盒子技術路線

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

2.通過深度學習AI技術,對噪聲樣本進行分析和處理,提取出其中的聲紋特征,構建聲紋識別模型;

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

4. 采用深度卷積神經網絡算法實現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,最終以全連接網絡分類器實現特征的類別分類。

聲紋16.jpg


技術特點

主控芯片:Rockchip RK358

CPU:8 核 64 位處理器

4 個 Cortex-A76 和 4 個 Cortex-A55 及獨立的 NEON 協處理器

Cortex-A76 主頻 2.4GHz,Cortex-A55 主頻 1.8GHz

GPU:集成 ARM Mali-G610;內置 3D GPU;兼容 OpenGL ES1.1/2.0/3.2、

OpenCL 2.2 和 Vulkan 1.2

NPU:內嵌的 NPU 支持 INT4/INT8/INT16/FP16 混合運算,算力高達6Top

存儲:8G+64G emmc

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

基于 Pytorch 實現的聲紋識別模型:模型是一種基于深度學習的說話人識別系統(tǒng),其結構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,損失函數為交叉熵。

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

模型訓練集:>100000 個訓練樣本

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,犬吠,刮風,敲擊、蟲鳴鳥叫、蛙鳴等不少于 50 個聲音子類別

聲紋識別準確率:≥90%

識別響應速率:<1s

調用方式:支持云端調用或者本地終端調用

技術協議:支持 HTTP 協議

接口種類:USB、HDMI、SD、RJ45

電源接口:TYPE-C

工作電壓:5V3A



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