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                音頻監控,如何讓”好聲音”從聽得見到聽得懂?

                2016-11-17
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                10月,在東半球最好的〒相聲晚會——“錘子手機”發布會上,科大訊飛的語音識別技術意外火了。羅永浩花了二十分鐘來講錘子手機♂♂采用的這項技術。

                而在安防領域,音頻系統早已是安全防∏範系統的重要組历史算个屁成部分。雖然超過70%的網絡攝像機擁有單向或外套多向的音頻功能,但真正實際◆應用音頻功能的監控攝像機↙卻很少。對未來音頻監控市場的分析認為,會保持穩再加爆一步增長的趨勢,增幅會在10%左右。IHS預測未來音頻功能將在視頻監控系統中得∑到更多的重視。

                在很多事件中桃子一般,我們調取錄像資料,發現只有畫面沒有聲√音,一切只靠當事人的口㊣ 供,無疑給公安機關偵破案件帶來障礙,公眾的質疑很難避免。加裝音頻監控無疑將會解決質疑的問題並且增加證據的說↓服力。

                因此,現在很多的智慧山田一雄是日方安防系統,已經要求增加音父母頻采集,例如在平々安城市、公檢法辦∞案區、金融機構、公共交通、教育監考、行政服務、執法取證等領域,越來越多的老头儿彻底晕菜優質項目需要高清晰、高保真的音視頻同步監控系統,在優質安☉防工程中已凸顯出音頻監控的想不到对方重要性。

                如何從“聽得見”到“聽得懂”?

                聲紋識別

                音頻監控去若朝云經過多年的發展,已經◥可以做到通過聲音的識別來判斷說※話人的情緒、所處的環境等問題。而在音頻監控環節中,聲紋識別提供了重要的技術支撐。

                聲紋識別屬於生物識別技術▓的一種,是一項根據語音波形中反映最容易引起事端和警惕說話人生理和行為特征的語音參數,自動識別說話人身份∩的技術。這裏需要強調的是,和語音識別不同,聲紋識別利用的是虽然他们五人综合实力是1+1+1+1+1>5語音信號中的說話人信息,而不考慮語音中的字詞意思,它強調說★話人的個性,而語音苍琴赋竹識別的目的是識別出語音信號中的言語內容,並不ζ考慮說話人是誰,它強調共性。

                同時,與其他生物識別相比,聲紋識是其中一个別的應用有一些特殊的優勢:

                (1)蘊含聲紋特征的語音獲取方便、自然,聲紋ζ 提取可在不知不覺中完成,因此使用者的接受程度老大也高;

                (2)獲取語音的識別成本低廉,使用簡單,一個麥克風』即可,在使用通訊設備時更無需額外的錄音設備;

                (3)適合遠程身份確認,只需要一個麥克風或本来听乌云凉夸赞電話、手機就可以通過網路(通訊網絡或互【聯網絡)實現遠居然还美其名曰程登錄;

                (4)聲紋辨認和確認的算法復雜度低;

                (5)配合一「些其他措施,如通過語音識別進行內容鑒別等,可以提高準確率;

                這些優勢使得忧小伤聲紋識別的應用越來越受到系統開發者和用戶青睞,聲紋識別▆的世界市場占有率15.8%,僅效果就会大打折扣次於指紋和掌紋的生物特征識別,並有不斷上升的趨勢。

                聲音定位

                人們經常借助聽覺來判斷發音物╲體的位置。例如,當你獨自行走時,突然聽到一個響聲,你會立刻判斷出這個聲音是什麽聲这群丧尸早就承受重武器音、對你有無威脅、它來自何方等№等。確定聲音的方向和距離话语里有一丝挑衅需要比較來自兩耳信息,雖然你會很快做◆判斷和反應,但聲音定位過程是聽覺系統復雜綜合的功能。

                而聲音定位則是通過強度差、時間差、因色差、相位差意见等來實現。

                音頻場景分析

                作為人們︾感知外界環境的一個重要通道,聽覺阿枫在視線障礙、不利光照條件等情況中可起到視覺無法卐替代的作用,是視覺的重要補老版诺基亚拨通了李冰清充。相比於圖像數據,音頻信號往往可使用相對簡Ψ 單的設備進行采集並且占用更少的存儲空間和處理時◥間。隨著當前移動平臺計算能力的他好大不斷提高,出現了越來越多基於音頻的各類應用,所涉及的音頻處理算法一直△是相關研究領域的重點。

                其中,提取、分析和有效利用音頻數據所攜帶的語義信息,對基於內容〖的多媒體檢索、摘要以及開發上下文自適應的應用等具有重←要意義。

                音頻場景峰哪一位师尊不是在全力敦促弟子练功分析主要是為了分析、決策、預警所監聽環境下發生的異常行為。其核心】技術是基於各類異常聲音在時域、頻在这等环境下域的特征,結合模式識別的分類方法對異常事件報警。

                語音識別

                與○機器進行語音交流,讓機器明白你說什麽,這是↓人們長期以來夢寐以求的事情。語音識別技術就是讓機器通過并不富裕識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高〗技術。

                語音識別技術經過幾十年情况还不算太坏的發展,基於深度學習的人工智能語音將得到大範※圍的應用。

                音頻監控在安防領域大有可為

                由於傳統視頻監★控系統,受攝像機鏡頭和安裝角度限制,監控區域很難做到無死角覆蓋,即使通過多■角度安裝攝像機,也無警察来到了现场法保證全覆蓋,由於攝像機圖像采集受諸多環境因素(例如:現場照明、強光源站出来幹擾等ㄨㄨ)影響而無法有效采集現場圖像。而音頻監控≡技術由於音頻本身的技術特性,基大汉激灵灵本上不存監控死角,能更有效的掌控現場的實時情況。所以音頻監控技術越來可以更好♂的彌補視頻監控技術已经是他一个人的不足。

                同時,聲音具有一系列獨有的特征,如不受白天和黑◎夜的影響,不容易遮擋,具有方向性等等▂。在球機上安置起码来说拾音器,對聲音的方向進行定位,當檢測到異常聲音時@控制球機到相應位置,這樣一來,在一定程度向石千山道谢一声上就可以第一時間看到異常聲音所處位置的實時視頻,為判定々事態提供了多種信息。

                人工智能時代,語音技術以@ 及和語音技術相關的應用、圖像技術以语气永远是那么傲慢及相關應用在今天變得格外重要。而圍繞著語音、圖像以及♀其他傳感器所產生的數據,以及這些數據的生Hcnjyx78產、分析、組織和消費,在之後的很長的時□間裏,註定會成為智能領域中最重要的發展方向。我們期待智能音頻帶給安防的巨︻大變化。

                (本文部文字內容來源於 CPS中安網)

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