声学AI技术
声纹识别技术原理
利用声音信号转电信号，提取声波频谱，进行身份验证。基于生物学的稳定特性，是一种通过分析人的语音特征来进行身份验证的技术。其核心原理包含了语音信号采集，预处理，特征提取，模型匹配，识别与验证等步骤。
深度学习下的模型特征提取
系统组成
声音采集设备功能
支持wav格式，50米范围，4G在线传输，具备自动降噪和多种采样率设置 。
设备供电与储存
内置锂电池与太阳能供电，32G高速存储卡，支持云端存储和远程操作 。
技术参数
传声器灵敏度≥-20dB，信噪比70dB，动态量程30-100dB，全向指向能力，支持定位功能 。
操作与定制
支持定录制功能，具备远程设备控制能力，便于在线查询数据 。
AI算力
主控芯片与CPU详情
RK3588主控芯片搭载8核64位CPU，包含4个2.4GHz的Cortex-A76、4
个1.8GHz的Cortex-A55及NEON协处理器。
GPU与NPU特性
GPU集成ARM Mali-G610，支持多种图形接口;NPU支持INT4至FP16运算，算力达6Top。
存储与电源配置
存储:8G+64G emmc工作电压:5V3A。
以算力为核心 搭建AI声音分析解决方案
应用场景
算法包
自然与城市声音分类
自然界：雨、海浪、火堆、水滴、风声、雷暴、潮汐声、瀑布声
日常生活：婴儿、哭泣、打喷嚏、拍手、咳嗽、脚步、笑声、打鼾声、键盘声、鼠标声、冲马桶、刷牙声、交谈声
城市建设：机器轰鸣，器械碰撞，生活的节奏与工地的乐章交织。
城市生活：直升机、汽笛、喇叭、引擎、火车、音乐、乐器、公交车、钢琴、吉他、打鼓
生物与电子声音识别
生物种类：包括狗、猪、牛等动物，及昆虫、乌鸦等昆虫和鸟类，还有蟋蟀、螽斯等昆虫声音
电子实训考核：涵盖基础音阶的电子琴音，火焰检测报警器等实用项目，以及数显逻辑笔、广告彩灯等技术应用
身份验证：在调度电话中心进行，针对接听对象的身份进行识别和确认，确保通信安全
机械异响识别：针对风机、空调机等机械设备，识别其运行中的异常声音，可能涉及故障判断
特殊声音识别
声音类别：包括特种车辆的救护车、消防车、警报声，以及军火中的枪声、炮药爆炸声等特殊音频
安全提示：对敏感词汇如“救命”、“着火了”等进行识别，及时警示可能的紧急情况
过滤机制：建立敏感词库，包含“抓人啊”等词汇，对相关内容进行过滤或标记
响应处理：识别到特定声音或词汇后，启动应急预案，快速做出相应处理，确保安全
