聲音識別有哪些技術領域

⑴ 聲音檢測在工業上都有哪些應用場景聲音檢測在工業上都有哪些應用場景

工業聲音檢測技術，是近幾年隨著計算機聽覺（CA)、人工智慧(AI)應用的發展，而逐漸興起的一門新興技術。整體技術還處於早期發展階段，雖不夠成熟，但是具有廣闊的應用空間。

聲音信號具有豐富的信息量，在很多視覺、觸覺、嗅覺不合適的場合下，具有獨特的優勢。聲音信號通常被認為與振動信號具有較大的相關性，但聲音信號具有非接觸性，避免了振動信號數據採集的困難。基於一般音頻／環境聲的CA技術屬於AI在音頻領域的分支。

說到具體應用，那就舉幾個常見工業場景的例子說明一下：

水泥廠、煤礦、熱電廠、采礦業等普遍使用輸送帶托輥（皮帶機），由於運行工況惡劣，數量眾多，又要求連續運轉，並且在線檢修不便。要保證輸送機長期連續穩定的運行，對有故障托輥的快速發現和及時處理非常重要。為快速安全可靠地發現有故障隱患的托輥，需適時安排檢修，避免托輥帶病運轉可能造成的更高的停機維修成本及產量損失，減少工人的工作強度，托輥異常聲音檢測系統，原理是對運行中的托輥發出的聲音進行辨別，從而判斷托輥是否正常，並對異常聲音發出報警信號。該裝置可以區分托輥良好運行和帶故障運行所發聲音的區別。即使在高雜訊環境下，亦能過濾出周邊部件的信號，准確捕捉故障托輥信號。

發動機——發動機是飛機、船舶、各種行走機械的核心部件，有柴油機、汽油機、內燃機、燃氣渦輪發動機等幾種。發動機故障是發動機內部發生的嚴重事故，傳統的發動機故障診斷高度依賴於工程師的技術能力，發動機的高、中、低3個頻帶的頻譜特性對其進行分析，通過分析發動機雜訊的強度可大致判斷出發動機部件的故障。人工判斷具有很大的局限性，一些經驗豐富的技術人員也會有一些失敗率，造成時間和金錢的嚴重浪費。因此，聲音檢測故障診斷系統既可直接用於自動診斷，提高系統可靠性，節約維護成本，也可作為經驗不足的技術人員的訓練模塊。而且避免了拆分機器安裝振動感測器的傳統診斷方式的麻煩。

軸承、齒輪和傳動部件——旋轉機械（軸承、齒輪等）在整個機械領域中有著舉足輕重的地位，發生故障的概率又遠遠高於其他機械結構，因此對該類部件進行狀態檢測與故障診斷就尤為重要。對於傳統的振動感測器需要拆分機器、不易安裝的缺點來講，其可通過在整機狀態下檢測特定部位的雜訊來判定軸承與齒輪等是否異常，可以說是非常省時省力又快捷了。

電氣機械和器材——電機是用於驅動各種機械和工業設備、家用電器的最通用裝置。電機有很多種，如同步電機 、直流電機 、感應電機。為保證其安全穩定運行，常常需要工作人員定期檢修、維護。電機在發生故障時，維護人員聽電機發出的聲音，以人工方式判斷故障的類型，耗費大量人力，而且無法保證及時檢測到故障，基於聲信號的聲紋識別系統將提取的音頻特徵與某一類型的故障聯系起來，可以識別出電機異響及各種類型的故障，如線圈破碎和定子線圈短路等。

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⑵ 聲紋識別技術原理是什麼

聲紋識別技術原理是利用聲音的獨特性來識別人物的，聲紋識別簡單地說，就是通過聲音進行說話人身份識別的過程。語音信號之所以被形容為「形簡意豐」，是因為聲音包含有內容、身份、情感、年齡及健康狀況等豐富的信息。

人類語言的產生是人體語言中樞與發音器官之間一個復雜的生理物理過程，理論上說，每個人說話時的短時頻譜特徵、聲源特徵、時序動態特徵、韻律特徵、語言學特徵等都有差異，因此聲紋就像指紋一樣具有唯一性和獨特性，可以進行識別。

聲紋識別具有的優勢。

1、聲紋識別在金融領域的很多應用場景都是高頻使用，對用戶體驗方面的需求較高，如果驗證方式較為繁瑣，往往用戶難以接受，聲音信息一般不涉及用戶隱私問題，聲音採集通過一個麥克風或者電話、手機就可完成，用戶的接受度比較高；

2、更重要的是，聲紋不易纂改，再加之聲音信號中含有語言信息、副語言信息和非語言信息，綜合利用聲音中蘊含的豐富信息可以具備較高的安全特性。

以上內容參考人民網——聞聲識人：聲紋識別讓金融安全聽得見

⑶ 在語音識別中,按照從微觀到宏觀的順序排列正確的是()。

在語音識別，按照從微觀到宏觀的順序排列正確的是： 幀-狀態 -音素-單詞。

語音識別技術，也被稱為自動語音識別Automatic Speech Recognition，（ASR），其目標是將人類的語音中的詞彙內容轉換為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進制編碼或者字元序列。與說話人識別及說話人確認不同，後者嘗試識別或確認發出語音的說話人而非其中所包含的詞彙內容。

語音識別系統提示客戶在新的場合使用新的口令密碼，這樣使用者不需要記住固定的口令，系統也不會被錄音欺騙。文本相關的聲音識別方法可以分為動態時間伸縮或隱馬爾可夫模型方法。文本無關聲音識別已經被研究很長時間了，不一致環境造成的性能下降是應用中的一個很大的障礙。

⑷ 語音識別技術能做什麼

語音識別技術可以將語音文件或者是錄音、音頻文件，都可以將上面的話轉換成文字，基本上都進行語音識別都是使用ocr文字識別軟體中的語音識別功能；

1、打開文字識別軟體，關閉提示窗，選擇上面的語音識別功能；

3、點擊開始識別按鈕，開始識別。

上面便是語音識別技術能做什麼的回答了，希望可以幫助到您！

⑸ 語音識別技術的環節是什麼

語音識別是計算語言學的跨學科子領域，利用其開發方法和技術，能夠通過計算機識別和翻譯口語。也被稱為自動語音識別技術（ASR)，計算機語音識別或語音到文本（STT)技術。它融合了語言學、計算機科學和電氣工程領域的知識和研究。

一些語音識別系統需要「訓練」(也稱為「注冊」)，其中個體說話者將文本或孤立的詞彙讀入系統。該系統分析該人的特定聲音，並使用它來微調對該人語音的識別，從而提高准確性。不使用訓練的系統被稱為「說話者無關」[1]系統。使用訓練的系統被稱為「說話者相關」。

語音識別應用包括語音用戶界面，例如語音撥號(例如「呼叫總部」)、呼叫路由(例如「我想打對方付費電話」)、多用戶設備控制、搜索(例如找到說出特定單詞的播客)、簡單的數據輸入(例如輸入信用卡號碼)、結構化文檔的准備(例如放射學報告)、確定說話者特徵，[2]語音到文本處理(例如文字處理器或電子郵件)和飛機(通常稱為直接語音輸入)。

術語 voice recognition[3][4][5]或者speaker identification[6][7]指的是識別說話者，而不是他們在說什麼。識別說話人可以簡化為在已經對特定人語音訓練的系統中翻譯語音的任務，或者作為安全過程的一部分來驗證說話人的身份。

從技術角度來看，語音識別有著悠久的歷史，並且經歷了幾次重大創新浪潮。近年來，該領域受益於深度學習和大數據技術的進步。這些進步不僅體現在該領域發表的學術論文激增上，更重要的是體現在世界范圍內的各行各業在設計和部署語音識別系統時均採用了各種深度學習方法。

⑹ 聲音識別系統是根據什麼原理製成的

當然是根據發音原理製成的！音色、音調然後聲音模擬信號轉換成數字信號，設備只是起個轉換和對比的作用而已

⑺ 聲紋識別有哪些領域的應用

具體可以列舉以下幾種應用：
在軍事情報方面，用於電話領域的監聽與追蹤了。
在監獄管理中，用於親情通話對象的管控。
在司法取證方面，語音聲紋分析識別用於司法鑒定。
在基於電話網路身份識別的應用方面，具體應用就非常廣泛了，比如：手機網路支付，手機網路銀行等金融業務，社保身份認證，電子政務平台身份認證，呼叫中心來電人員語音辨認，在忘卻密碼時，自己通過電話將個人帳戶密碼自助重設，還有電話語音聲紋考勤等。

在LBS應用十分火熱的今天，聲紋識別其實還有一項重要的應用，
那就是將聲紋識別（說話人識別）結合定位追蹤技術（包括GPS或者無線網路定位應用）做智能監控業務，這已經被電虹軟體公司成功地應用於外勤業務人員管理（位置考勤結合聲紋考勤，還有業務匯報等），社區矯正人員監管等。