一、聲紋識(shí)別算法盒子背景
聲紋識(shí)別是一種生物識(shí)別技術(shù)，通過分析個(gè)體的聲音特征來進(jìn)行身份驗(yàn)證或確認(rèn)身份的一種方法。聲紋識(shí)別利用個(gè)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(shí)別。
聲紋識(shí)別技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，包括但不限于安全領(lǐng)域、個(gè)人身份驗(yàn)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(shì)在于不受外貌變化的影響，相比其他生物識(shí)別技術(shù)如指紋或虹膜識(shí)別，聲紋識(shí)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(shí)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(huì)影響識(shí)別的準(zhǔn)確性。
隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的增多，聲紋識(shí)別技術(shù)正逐漸成為生物識(shí)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(yàn)證解決方案。
技術(shù)參數(shù)
Ø基于Pytorch實(shí)現(xiàn)的聲紋識(shí)別模型：模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說話人識(shí)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(gè)模型的關(guān)鍵組成部分包括多層幀級(jí)別的TDNN 層、一個(gè)統(tǒng)計(jì)池化層以及兩層句子級(jí)別的全連接層，此外還配備了一層 softmax，損失函數(shù)為交叉熵。
Ø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
Ø模型訓(xùn)練集：>10000個(gè)訓(xùn)練樣本
Ø聲音類型：聲音類型主要?jiǎng)澐譃槲宕箢悇e，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(gè)聲音子類別
Ø聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率：≥85%
Ø識(shí)別響應(yīng)速率：>3s
Ø調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用
Ø技術(shù)協(xié)議：支持HTTP協(xié)議
聲紋庫(kù)分類
一級(jí)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(bào)告、噪聲環(huán)評(píng)、噪聲法等；
二級(jí)分類：按照應(yīng)用場(chǎng)景或聲音共同特點(diǎn)區(qū)分；
三級(jí)分類：作為子站識(shí)別結(jié)果顯示，對(duì)原始聲音類型進(jìn)行同類合并、優(yōu)化。
