科大訊飛的語音識別技術,在東半球最好的相聲晚會——“錘子手機”發布會上火了。
音頻監控系統 未來安防行業發展的主力軍
音頻系統早已是安全防范系統的重要組成部分。但真正實際應用音頻功能的監控攝像機卻很少。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。
加裝音頻監控后,調取錄像資料,將會又有畫面又有聲音,給公安機關偵破案件帶來福音。
因此,現在很多的智慧安防系統,已經要求增加音頻采集,越來越多的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重要性。
如何從“聽得見”到“聽得懂”?
聲紋識別
在音頻監控環節中,聲紋識別提供了重要的技術支撐。聲紋識別屬于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技術。
這里需要強調,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,更強調人的個性,而語音識別是識別語音信號內容,并不考慮說話人是誰,更強調共性。
聲音識別突出優勢:
(1)獲取方便、自然,高效,使用者容易接受;
(2)獲成本低廉,使用簡單,一個麥克風即可
(3)適合遠程身份確認,只需要一個麥克風就可以通過網路(通訊網絡或互聯網 絡)實現遠程登錄;
(4)聲紋辨認和確認的算法復雜度低;
以上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,市場占有份額不斷上升的趨勢。
聲音定位
人們經常借助聽覺來判斷發音物體的位置。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
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。相比于圖像數據,音頻信號往往可使用相對簡單的設備進行采集占用更少的存儲空間和處理時間?! ?/span>
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。其核心技術是基于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
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。語音識別技術經過幾十年的發展,基于深度學習的人工智能語音將得到大范圍的應用。
由于傳統視頻監控系統,即使通過多角度安裝攝像機,也無法保證全覆蓋,由于攝像機圖像采集受諸多環境因素影響而無法有效采集現場圖像。而音頻監控技術,基本上不存監控死角,能更有效的掌控現場的實時情況。所以音頻監控技術可以更好的彌補視頻監控技術的不足。
同時,聲音不受白天和黑夜的影響,不容易遮擋,具有方向性等等。在球機上安置拾音器,對聲音的方向進行定位,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的實時視頻,為判定事態提供了多種信息?! ?/span>
如今人工智能,語音技術,語音技術相關的應用、圖像技術以及相關應用格外重要。在之后的很長的時間里,圍繞著語音、圖像以及其他傳感器所產生的數據,以及這些數據的生產、分析、組織和消費,在之后的很長的時間里,注定會成為智能領域中最重要的發展方向。
我們密切關注音頻為安防行業帶來的巨變。