一、聲紋識別產(chǎn)品描述

  聲紋識別，也被稱為說話人識別，是一種生物識別技術(shù)，通過轉(zhuǎn)換聲音信號為電信號，用計算機進(jìn)行特征提取和身份驗證。其生物學(xué)基礎(chǔ)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。

  人類語言的產(chǎn)生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復(fù)雜的生理物理過程，人在講話時使用的發(fā)聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個人的差異很大，所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。每個人的語音聲學(xué)特征既有相對穩(wěn)定性，又有變異性，不是絕對的、一成不變的。這種變異可來自生理、病理、心理、模擬、偽裝，也與環(huán)境干擾有關(guān)。盡管如此，由于每個人的發(fā)音器官都不盡相同，因此在一般情況下，人們?nèi)阅軈^(qū)別不同的人的聲音或判斷是否是同一人的聲音。

  換做其他生物或者物體也是。同一類的聲音的語音信號也攜帶著獨特的聲波頻譜。提取出來并做分類和識別。這個就是聲紋識別技術(shù)。

  聲紋識別的主要任務(wù)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。

二、技術(shù)特點

（1）噪聲聲音類型識別是指通過機器學(xué)習(xí)算法，對環(huán)境中的噪聲進(jìn)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提取出有用的特征并進(jìn)行模型優(yōu)化。然后，將輸入的聲音與已知的聲音模型進(jìn)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(zhǔn)確性和魯棒性，仍然是未來研究的重要方向。

三、聲紋庫分類

  一級分類：五大類，自然噪聲、生活噪聲、施工噪聲、工業(yè)噪聲、交通噪聲，分類依據(jù)：HJ640標(biāo)準(zhǔn)、噪聲污染防治報告、噪聲環(huán)評、噪聲法等；

  二級分類：按照應(yīng)用場景或聲音共同特點區(qū)分；

  三級分類：作為子站識別結(jié)果顯示，對原始聲音類型進(jìn)行同類合并、優(yōu)化。