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  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&一性和穩定性。

  在環境監測中，可以識別自然界的聲音（如洪水、地震等災害相關的聲音）和工業環境中的異常聲音（如機器故障聲），及時發出警報。

  在安防監控領域，可以通過識別監控區域內的異常聲音（如玻璃破碎聲、槍聲）來輔助安全防范，提高監控系統的智能化水平。

  在動物行為學、生態學等領域，可以用于識別動物的叫聲，研究動物的交流行為、物種分布和生態環境。例如，通過在野外長期監測鳥類叫聲，識別不同鳥類的種類和行為模式，為保護野生動物和生態環境提供科學依據。

聲紋識別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統技術特點

1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學習算法，對環境中的噪聲進行分類，以判 斷其可能的來源和類型。例如，區分機器噪聲、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，如噪聲環境的復雜性、語音信號的多 樣性以及模型的優化等問題。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。

聲紋識別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統技術路線

1.建立音頻樣例庫，覆蓋面廣，根據不同的噪聲監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。

技術參數

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 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，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