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环境监测需求背景
随着城市化进程的加快,噪声污染问题日益突出。城市中的交通噪声、工业噪声、建筑施工噪声等对人们的生活和健康造成了严重影响。环境声纹识别系统可以准确识别不同类型的噪声源,为噪声污染的治理提供科学依据。
在自然生态环境监测中,通过对环境声纹的识别可以了解生物的活动情况、生态系统的健康状况等。例如,通过识别鸟类、昆虫等生物的声音来监测生物多样性的变化,及时发现生态系统中的异常情况。
技术特点
1.噪声声音类型识别是指通过机器学习算法,对环境中的噪声进行分类,以判 断其可能的来源和类型。例如,区分机器噪声、人声噪声、交通噪声等。
3.AI 在噪声声音类型识别中的应用主要体现在深度学习技术中,特别是卷积神 经网络的应用。首先,需要收集大量的声音数据,并利用深度学习算法对这 些数据进行训练,以提取出有用的特征并进行模型优化。然后,将输入的声 音与已知的声音模型进行比对,通过计算输入声音的特征与模型之间的距离 或相似度,来确定输入声音的身份。
3.此外,对于特定的应用场景,如室内场景、户外场景识别,公共场所、办公 室场景识别等,还可以使用专门的音频处理前端部分。
4.值得注意的是,尽管 AI 在噪声声音类型识别方面有着广泛的应用前景,但 是在实际应用中仍然面临着许多挑战,如噪声环境的复杂性、语音信号的多 样性以及模型的优化等问题。因此,如何提高噪声声音类型识别的准确性和 鲁棒性,仍然是未来研究的重要方向。
技术路线
1.建立音频样例库,覆盖面广,根据不同的噪声监管单位将声音划分为五大类, 不少于 50 个声音子类别;
3.通过深度学习 AI 技术,对噪声样本进行分析和处理,提取出其中的声纹特 征,构建声纹识别模型;
3.不断的测试和优化,提高声纹识别模型的准确性和鲁棒性,使其能够在各种 环境和条件下都能准确地识别出声纹类型;
4.采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和 logmel 频域特征的提取,并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征,再通过卷积采样进一步获取特征图,*终以全连接 网络分类器实现特征的类别分类。
技术参数
主控芯片:Rockchip RK358
CPU:8 核 64 位处理器 4 个 Cortex-A76 和 4 个 Cortex-A55 及独立的 NEON 协处理器 Cortex-A76 主频 2.4GHz,Cortex-A55 主频 1.8GHz
GPU:集成 ARM Mali-G610;内置 3D GPU;兼容 OpenGL ES1.1/2.0/3.2、 OpenCL 2.2 和 Vulkan 1.2
NPU:内嵌的 NPU 支持 INT4/INT8/INT16/FP16 混合运算,算力高达 6Top
存储:8G+64G emmc
接口:有 2 个 HDMl 输出端口,1 个输入 HDMl 端口,可解码 8K@60P 视频,两个 PCIe 扩展的 2.5G 以太网接口,配备一个支持安装 NVMe 固态 硬盘的 M.2 M-Key 插槽,一个支持 Wi-Fi6/BT 模块的 M.2 E-Key 插槽。此 外,有 2 个 USB 3.0、2 个 USB 2.0、2 个 Type-C(其中一个为电源接口)
基于 Pytorch 实现的声纹识别模型:模型是一种基于深度学习的说话人识别 系统,其结构中融入了通道注意力机制、信息传播和聚合操作。这个模型的 关键组成部分包括多层帧级别的 TDNN 层、一个统计池化层以及两层句子 级别的全连接层,此外还配备了一层 softmax,损失函数为交叉熵。
特征提取:预加重->分加窗->离散傅里叶变换->梅尔滤波器组->逆离散傅里叶变换
模型训练集:>100000 个训练样本
声音类型:声音类型主要划分为五大类别,分别为生活噪声、施工噪声、工 业噪声、交通噪声、自然噪声,其中包含打雷,犬吠,刮风,敲击、虫鸣鸟 叫、蛙鸣等不少于 50 个声音子类别
声纹识别准确率:≥90%
识别响应速率:<1s
调用方式:支持云端调用或者本地终端调用
技术协议:支持 HTTP 协议
接口种类:USB、HDMI、SD、RJ45
电源接口:TYPE-C
工作电压:5V3A
更新时间:2025/4/18 8:41:37
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