一、聲源分析算法識別系統(tǒng)背景

聲紋識別是一種生物識別技術(shù)，通過分析個體的聲音特征來進(jìn)行身份驗證或確認(rèn)身份的一種方法。聲紋識別利用個體的聲音包括語音、發(fā)音習(xí)慣、音調(diào)、語速等信息來進(jìn)行識別。

聲紋識別技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，包括但不限于安全領(lǐng)域、個人身份驗證、電話銀行服務(wù)、司法領(lǐng)域的證據(jù)分析等。它的優(yōu)勢在于不受外貌變化的影響，相比其他生物識別技術(shù)如指紋或虹膜識別，聲紋識別也更容易在遠(yuǎn)程或者隱秘的情況下進(jìn)行。然而，聲紋識別也面臨一些挑戰(zhàn)，例如環(huán)境噪音、說話者的情緒或健康狀態(tài)變化等因素可能會影響識別的準(zhǔn)確性。

隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場景的增多，聲紋識別技術(shù)正逐漸成為生物識別領(lǐng)域的重要分支之一，為各種領(lǐng)域提供了更加安全和便捷的身份驗證解決方案。

技術(shù)參數(shù)

?基于Pytorch實現(xiàn)的聲紋識別模型：模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說話人識別系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)中融入了通道注意力機(jī)制、信息傳播和聚合操作。這個模型的關(guān)鍵組成部分包括多層幀級別的TDNN 層、一個統(tǒng)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(shù)為交叉熵。

?特征提取：預(yù)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 -->image

?模型訓(xùn)練集：>10000個訓(xùn)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(yè)噪聲、交通噪聲、自然噪聲，其中包含打雷，刮風(fēng)，敲擊、蟲鳴鳥叫等不少于50個聲音子類別

?聲紋識別準(zhǔn)確率：≥85%

?識別響應(yīng)速率：>3s

?調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用

?技術(shù)協(xié)議：支持HTTP協(xié)議

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。