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大數據驅動的聲紋識別模塊 聲源AI識別單元
大數據驅動的聲紋識別模塊 聲源AI識別單元采用深度卷積神經網絡算法實現(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，最終以全連接網絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。
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聲紋識別，也被稱為說話人識別，是一種生物識別技術，通過轉換聲音信號為電信號，用計算機進行特征提取和身份驗證。其生物學基礎在于生物的語音信號攜帶著的聲波頻譜，就像指紋一樣具有性和穩(wěn)定性。
人類語言的產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，不是的、一成不變的。這種變異可來自生理、病理、心理、模擬，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，人們仍能區(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。
聲紋識別單元系統(tǒng)，聲紋識別AI智能模塊，聲紋識別系統(tǒng)
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