OSEN-ZSW自然保護區(qū)AI智能聲紋識別采集系統(tǒng)的詳細資料

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  自然保護區(qū)AI智能聲紋識別采集系統(tǒng)是對幫助可視化識別產(chǎn)品噪聲源的一系列不同測量技術(shù)，是基于噪聲源特征庫和機器學習技術(shù)，實現(xiàn)對超標音頻文件、異常音頻文件進行匹配識別分析，識別超標或異常噪聲源特征種類，并標注時間標簽。

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習的說話人識別系統(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

模型訓練集：>10000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，刮風，敲擊、蟲鳴鳥叫等不少于50個聲音子類別

聲紋識別準確率：≥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

自然保護區(qū)AI智能聲紋識別采集系統(tǒng)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.通過深度學習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(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。

技術(shù)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(yīng)用主要體現(xiàn)在深度學習技術(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)，并利用深度學習算法對這些數(shù)據(jù)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(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確性和魯棒性，仍然是未來研究的重要方向。