聲紋識別，也叫聲音識別，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獨&特的聲波頻譜，就像指紋一樣具有唯&一性和穩(wěn)定性。

  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。

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。

3.AI 在噪聲聲音類型識別中的應用主要體現(xiàn)在深度學習技術中，特別是卷積神 經(jīng)網(wǎng)絡的應用。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。

技術路線

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；

3.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(jīng)網(wǎng)絡算法實現(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)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

技術參數(shù)

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(xié)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(wǎng)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(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(shù)為交叉熵。

特征提?。侯A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(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