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技术文章
声纹识别算法盒子 识别响应速率高 支持HTTP协议
点击次数:21 发布时间:2024/12/17 11:37:43
声纹识别算法盒子背景
声纹识别是一种生物识别技术,通过分析个体的声音特征来进行身份验证或确认身份的一种方法。声纹识别利用个体的声音包括语音、发音习惯、音调、语速等信息来进行识别。
声纹识别技术有着广泛的应用,包括但不限于安全领域、个人身份验证、电话银行服务、司法领域的证据分析等。它的优势在于不受外貌变化的影响,相比其他生物识别技术如指纹或虹膜识别,声纹识别也更容易在远程或者隐秘的情况下进行。然而,声纹识别也面临一些挑战,例如环境噪音、说话者的情绪或健康状态变化等因素可能会影响识别的准确性。
随着技术的进步和应用场景的增多,声纹识别技术正逐渐成为生物识别领域的重要分支,为各种领域提供了更加安全和便捷的身份验证解决方案。
技术参数
?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 -->image
?模型训练集:>10000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,刮风,敲击、虫鸣鸟叫等不少于50个声音子类别
?声纹识别准确率:≥85%
?识别响应速率:>3s
?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
声纹库分类
一级分类:五大类,自然噪声、生活噪声、施工噪声、工业噪声、交通噪声,分类依据:HJ640标准、噪声污染防治报告、噪声环评、噪声法等;
二级分类:按照应用场景或声音共同特点区分;
三级分类:作为子站识别结果显示,对原始声音类型进行同类合并、优化。