声音识别有哪些技术领域

⑴ 声音检测在工业上都有哪些应用场景声音检测在工业上都有哪些应用场景

工业声音检测技术，是近几年随着计算机听觉（CA)、人工智能(AI)应用的发展，而逐渐兴起的一门新兴技术。整体技术还处于早期发展阶段，虽不够成熟，但是具有广阔的应用空间。

声音信号具有丰富的信息量，在很多视觉、触觉、嗅觉不合适的场合下，具有独特的优势。声音信号通常被认为与振动信号具有较大的相关性，但声音信号具有非接触性，避免了振动信号数据采集的困难。基于一般音频／环境声的CA技术属于AI在音频领域的分支。

说到具体应用，那就举几个常见工业场景的例子说明一下：

水泥厂、煤矿、热电厂、采矿业等普遍使用输送带托辊（皮带机），由于运行工况恶劣，数量众多，又要求连续运转，并且在线检修不便。要保证输送机长期连续稳定的运行，对有故障托辊的快速发现和及时处理非常重要。为快速安全可靠地发现有故障隐患的托辊，需适时安排检修，避免托辊带病运转可能造成的更高的停机维修成本及产量损失，减少工人的工作强度，托辊异常声音检测系统，原理是对运行中的托辊发出的声音进行辨别，从而判断托辊是否正常，并对异常声音发出报警信号。该装置可以区分托辊良好运行和带故障运行所发声音的区别。即使在高噪声环境下，亦能过滤出周边部件的信号，准确捕捉故障托辊信号。

发动机——发动机是飞机、船舶、各种行走机械的核心部件，有柴油机、汽油机、内燃机、燃气涡轮发动机等几种。发动机故障是发动机内部发生的严重事故，传统的发动机故障诊断高度依赖于工程师的技术能力，发动机的高、中、低3个频带的频谱特性对其进行分析，通过分析发动机噪声的强度可大致判断出发动机部件的故障。人工判断具有很大的局限性，一些经验丰富的技术人员也会有一些失败率，造成时间和金钱的严重浪费。因此，声音检测故障诊断系统既可直接用于自动诊断，提高系统可靠性，节约维护成本，也可作为经验不足的技术人员的训练模块。而且避免了拆分机器安装振动传感器的传统诊断方式的麻烦。

轴承、齿轮和传动部件——旋转机械（轴承、齿轮等）在整个机械领域中有着举足轻重的地位，发生故障的概率又远远高于其他机械结构，因此对该类部件进行状态检测与故障诊断就尤为重要。对于传统的振动传感器需要拆分机器、不易安装的缺点来讲，其可通过在整机状态下检测特定部位的噪声来判定轴承与齿轮等是否异常，可以说是非常省时省力又快捷了。

电气机械和器材——电机是用于驱动各种机械和工业设备、家用电器的最通用装置。电机有很多种，如同步电机 、直流电机 、感应电机。为保证其安全稳定运行，常常需要工作人员定期检修、维护。电机在发生故障时，维护人员听电机发出的声音，以人工方式判断故障的类型，耗费大量人力，而且无法保证及时检测到故障，基于声信号的声纹识别系统将提取的音频特征与某一类型的故障联系起来，可以识别出电机异响及各种类型的故障，如线圈破碎和定子线圈短路等。

如果我的回答对您有帮助，敬请采纳！

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⑵ 声纹识别技术原理是什么

声纹识别技术原理是利用声音的独特性来识别人物的，声纹识别简单地说，就是通过声音进行说话人身份识别的过程。语音信号之所以被形容为“形简意丰”，是因为声音包含有内容、身份、情感、年龄及健康状况等丰富的信息。

人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，理论上说，每个人说话时的短时频谱特征、声源特征、时序动态特征、韵律特征、语言学特征等都有差异，因此声纹就像指纹一样具有唯一性和独特性，可以进行识别。

声纹识别具有的优势。

1、声纹识别在金融领域的很多应用场景都是高频使用，对用户体验方面的需求较高，如果验证方式较为繁琐，往往用户难以接受，声音信息一般不涉及用户隐私问题，声音采集通过一个麦克风或者电话、手机就可完成，用户的接受度比较高；

2、更重要的是，声纹不易纂改，再加之声音信号中含有语言信息、副语言信息和非语言信息，综合利用声音中蕴含的丰富信息可以具备较高的安全特性。

以上内容参考人民网——闻声识人：声纹识别让金融安全听得见

⑶ 在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。

在语音识别，按照从微观到宏观的顺序排列正确的是： 帧-状态 -音素-单词。

语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

语音识别系统提示客户在新的场合使用新的口令密码，这样使用者不需要记住固定的口令，系统也不会被录音欺骗。文本相关的声音识别方法可以分为动态时间伸缩或隐马尔可夫模型方法。文本无关声音识别已经被研究很长时间了，不一致环境造成的性能下降是应用中的一个很大的障碍。

⑷ 语音识别技术能做什么

语音识别技术可以将语音文件或者是录音、音频文件，都可以将上面的话转换成文字，基本上都进行语音识别都是使用ocr文字识别软件中的语音识别功能；

1、打开文字识别软件，关闭提示窗，选择上面的语音识别功能；

3、点击开始识别按钮，开始识别。

上面便是语音识别技术能做什么的回答了，希望可以帮助到您！

⑸ 语音识别技术的环节是什么

语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。

一些语音识别系统需要“训练”(也称为“注册”)，其中个体说话者将文本或孤立的词汇读入系统。该系统分析该人的特定声音，并使用它来微调对该人语音的识别，从而提高准确性。不使用训练的系统被称为“说话者无关”[1]系统。使用训练的系统被称为“说话者相关”。

语音识别应用包括语音用户界面，例如语音拨号(例如“呼叫总部”)、呼叫路由(例如“我想打对方付费电话”)、多用户设备控制、搜索(例如找到说出特定单词的播客)、简单的数据输入(例如输入信用卡号码)、结构化文档的准备(例如放射学报告)、确定说话者特征，[2]语音到文本处理(例如文字处理器或电子邮件)和飞机(通常称为直接语音输入)。

术语 voice recognition[3][4][5]或者speaker identification[6][7]指的是识别说话者，而不是他们在说什么。识别说话人可以简化为在已经对特定人语音训练的系统中翻译语音的任务，或者作为安全过程的一部分来验证说话人的身份。

从技术角度来看，语音识别有着悠久的历史，并且经历了几次重大创新浪潮。近年来，该领域受益于深度学习和大数据技术的进步。这些进步不仅体现在该领域发表的学术论文激增上，更重要的是体现在世界范围内的各行各业在设计和部署语音识别系统时均采用了各种深度学习方法。

⑹ 声音识别系统是根据什么原理制成的

当然是根据发音原理制成的！音色、音调然后声音模拟信号转换成数字信号，设备只是起个转换和对比的作用而已

⑺ 声纹识别有哪些领域的应用

具体可以列举以下几种应用：
在军事情报方面，用于电话领域的监听与追踪了。
在监狱管理中，用于亲情通话对象的管控。
在司法取证方面，语音声纹分析识别用于司法鉴定。
在基于电话网络身份识别的应用方面，具体应用就非常广泛了，比如：手机网络支付，手机网络银行等金融业务，社保身份认证，电子政务平台身份认证，呼叫中心来电人员语音辨认，在忘却密码时，自己通过电话将个人帐户密码自助重设，还有电话语音声纹考勤等。

在LBS应用十分火热的今天，声纹识别其实还有一项重要的应用，
那就是将声纹识别（说话人识别）结合定位追踪技术（包括GPS或者无线网络定位应用）做智能监控业务，这已经被电虹软件公司成功地应用于外勤业务人员管理（位置考勤结合声纹考勤，还有业务汇报等），社区矫正人员监管等。