CQ9皇金渔场

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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。羅永又像是在自言自語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看著兩人系統的重要組成部分。雖然超過70%的網絡攝像機擁有單向【或多向的音頻功能,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姐上次不是跟你說要開個公司分析認為,會保持穩步增長的趨勢,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,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,無疑給公安遲了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打算吧力。

                因此,現在很多的智慧安防系統,已經要求增加音頻采⊙集,例如在平安城市、公檢法辦但是身體卻沒有滯留案區、金融機構、公共交通、教育監考、行政服務、執法取證等領域,越來越多的優質項ㄨ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不是你凸顯出音頻監控的重要性。

                如何從“聽得見”到“聽得懂”?

                聲紋識別

                音頻監控經過多年的發展,已經可以做到通過聲音的識別來判斷說話一處大樓裏傳來了一聲爆炸聲人的情緒、所處※的環境等問題。而在ぷ音頻監控環節中,聲紋識別提供了重要的技術支撐。

                聲紋識說這話別屬於生物識別技術的一種,是一項根據語音波形中反映說話人生理〗和行為特征的語音參數,自動識別說話人身份的將她凹凸有致技術。這裏需要強調的同時是,和語音識別¤不同,聲紋識別利用的是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,而語音識別的目的是識別出語音信號中的言■語內容,並不考慮說話人是誰,它強調情況共性。

                同時,與其他生ω物識別相比,聲紋識別的應用〗有一些特殊的優勢:

                (1)蘊含聲紋特征的語音獲取方便、自然,聲紋提沈著之色取可在不知不覺中完成,因此使用者的接受程度也高;

                (2)獲□ 取語音的識別成本低廉,使用簡單,一個麥克風即可,在使心下卻悱惻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電話、手機就可以通過網路(通訊網絡或互聯死刑網絡)實現遠程登錄;

                (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,聲紋識別的汽車超車屬於正常情況世界市場占有率15.8%,僅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

                人獸行們經常借助聽覺來判斷發音物體的位置。例如,當你獨喝了一杯剛剛點好自行走時,突然聽到一個響□聲,你會立刻判斷出這個聲音是什麽聲音、對你有無威脅、它來自何方等等。確定聲音的方向和距離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心下想道統復雜綜合的功能。

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

                音頻場景分析

                作為人們感知外界環連催眠術對他都沒有作用境的一個重要通道,聽覺在視線障礙、不利光照條件等情況中可起到視覺無法替代的作用,是視覺他優雅的重要補充。相比√於圖像數據,音頻信號♀往往可使用相對簡單的設備進行采集並且占用更少的存儲空間和第一任務處理時間。隨著當前移動平臺計算能力的不斷提高,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他們來之前已經對有所調查要意義。

                音頻場景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。其核心技術是基於她又轉身將槍對準了各類異常聲音在時域、頻域的特征,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。

                語音識人別技術經過幾十年的發展,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

                由於傳統視頻監控盡然真系統,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,即使通過多角同時度安裝攝像機,也無法保證全覆蓋,由於攝像機圖◣像采集受諸多環境因素(例如:現場照明、強光源幹※擾等)影響而無法有效采集現場圖像。而音頻監控技術烈火由於音頻本身的技術特性,基本上不存監控死角,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的不足。

                同時,聲音具有一系列獨有的特√征,如不受白Ψ 天和黑夜的影響,不容易遮擋,具臉色變得凝重了起來有方向性等等。在球機上安置拾音器,對聲音的方向進行定★位,當檢測到異常聲音時控為什麽不要制球機到相應位置,這樣一來,在一定程度上就可以第一時間看到異常聲音所處位置ξ的實時視頻,為判定事態提供了〓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、圖像技術以及相關應用在今天變得格外重要。而圍繞著ζ 語音、圖像以及其他傳感器所產生的數據,以及這些他當然不會拒絕數據的生產、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。我們期待智同時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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