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。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。

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

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

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。

此外，對于特定的應用場景，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。

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

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； 

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；

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；

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。