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大数据驱动的声纹识别模块 声源AI识别单元
大数据驱动的声纹识别模块 声源AI识别单元采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和 logmel 频域特征的提取,并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征,再通过卷积采样进一步获取特征图,最终以全连接网络分类器实现特征的类别分类。
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声纹识别,也被称为说话人识别,是一种生物识别技术,通过转换声音信号为电信号,用计算机进行特征提取和身份验证。其生物学基础在于生物的语音信号携带着的声波频谱,就像指纹一样具有性和稳定性。
人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程,人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大,所以任何两个人的声纹图谱都有差异。每个人的语音声学特征既有相对稳定性,又有变异性,不是的、一成不变的。这种变异可来自生理、病理、心理、模拟,也与环境干扰有关。尽管如此,由于每个人的发音器官都不尽相同,因此在一般情况下,人们仍能区别不同的人的声音或判断是否是同一人的声音。
换做其他生物或者物体也是。同一类的声音的语音信号也携带着的声波频谱。提取出来并做分类和识别。这个就是声纹识别技术。
声纹识别的主要任务包括:语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对、判别决策等。
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