核心提示:導讀:NEC開發(fā)出了根據聲音來識別正在發(fā)生的狀況的“聲音狀況識別技術”,作為該公司AI技術群“NEC the WISE”中的一項技術。該技術可根據聲音來識別通過攝像頭影像難以察覺的狀況,可用于事故檢測、保安及監(jiān)護用途。據NEC介紹,原來的技術通過在各個環(huán)境中大量學習作為識別對象的“目標音”來實施檢測。但這時往往會大量混入識別時
導讀:NEC開發(fā)出了根據聲音來識別正在發(fā)生的狀況的“聲音狀況識別技術”,作為該公司AI技術群“NEC the WISE”中的一項技術。該技術可根據聲音來識別通過攝像頭影像難以察覺的狀況,可用于事故檢測、保安及監(jiān)護用途。據NEC介紹,原來的技術通過在各個環(huán)境中大量學習作為識別對象的“目標音”來實施檢測。但這時往往會大量混入識別時不需要的“環(huán)境噪聲”,因此很難檢測到遠處發(fā)生的細小目標音,并且很難導入到未知的環(huán)境中。
此次開發(fā)的聲音狀況識別技術將麥克風收集到的聲音分為目標音和環(huán)境噪聲,使用從目標音中提取細小構成音的“構成音提取技術”和根據構成音的組合模式來判斷有無事件發(fā)生的“事件辨別技術”。在辨別“玻璃碎裂”這一事件時,首先利用構成音提取技術將“喀嚓”、“吧啦”、“啪啦”等會因環(huán)境而改變的聲音,細分為“喀”、“嚓”、“吧”、“啪”等不受環(huán)境影響的構成音。利用事件辨別技術事先學習由“喀”、“嚓”等構成音組合成的“事件模式”。與實際提取的構成音對照,辨別有無相關事件。并且,除了“玻璃碎裂”以外,還可辨別有無“罵聲”和“驚叫”等其他事件,有助于識別“有人在吵架”的狀況。通過將未學習的聲音成分作為環(huán)境噪聲來處理,即使在環(huán)境噪聲多的范圍內,也可毫無遺漏地檢測細小的目標音,輕松導入到未知的環(huán)境。NEC通過驗證確認,即使在為原來5倍的遠距離下,也可實現充分的檢測。此次的聲音狀況識別技術參加了聲音檢測方面的國際比賽“DCASE2016”,在噪聲中的日常聲音檢測類別獲得了第一名。如果有這方面的研究和需求歡迎致電長沙艾克賽普儀器設備有限公司0731-84284278。