声音识别技术在计算机信息检测中的应用研究

重点探讨声音识别技术在计算机信息检测中的应用,通过阐述声音识别的基本原理,详细介绍声音识别在计算机信息检测中的应用流程,包括声音采集与预处理、特征提取、模式匹配与识别这3个主要步骤。实验结果表明,基于梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的声音识别系统能够有效识别计算机使用过程中的正常操作声音和潜在威胁声音,为计算机安全监测提供了新的解决方案。

基于通道和帧级特征注意力模型的环境声音识别

为了对环境声音进行更好的识别,提出基于通道和帧级特征注意力的环境声音识别卷积神经网络模型。该模型针对声音特征特点选取一维卷积以提高模型对声音特征信息的提取能力,并引入SE-Res2Net模块实现对声音特征细粒度上的全局感受并帮助模型关注特征通道间的信息,在全连接层前加入注意力统计池化模块,增强模型对表征不同声音类别的关键帧级特征的学习以提高模型识别性能。采用Urbansound8K数据集,实验结果表明:所提模型在测试集上的训练准确率达到94.5%,即模型可以有效学习声音特征中表征不同环境声音的关键信息并进行正确预测。对消融实验结果分析可得,所提模型的设计可使其分类错误率的下降率达到43.8%,表明模型对一维卷积的应用和各个模块的引入是有效的,可见所提环境声音识别模型性能优越。

基于声音识别技术的网络通信数据信息安全保障方法

针对网络通信中日益突出的数据信息安全问题,提出一种基于声音识别技术的安全保障方法。该方法利用说话人的声纹特征进行身份认证,通过声纹特征提取、声纹识别算法优化和语音信号抗干扰等关键技术,实现对网络通信数据的有效保护。研究结果表明,该方法在声纹识别精度、等错误率和抗干扰能力等方面具有优异表现,验证了其可行性和有效性。

基于声音识别技术的数字媒体图像三维重构方法

提出一种基于声音识别技术的数字媒体图像三维重构方法,通过将声音信息与视觉信息相结合,利用声源定位、声音特征提取、隐式表面建模等技术实现高效、准确的三维重构。实证研究表明,该方法在重构精度、表面覆盖率、建模效率等方面优于传统方法,为处理数字媒体图像提供了新的思路和解决方案。

基于小波散射变换的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法

为解决煤矿瓦斯与煤尘爆炸灾害报警方法误报率和漏报率高等问题,提高煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知准确率,提出了基于小波散射变换的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法:在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音设备,实时采集设备工作声音和环境音;将采集到的声音通过小波散射变换得到小波散射系数,构建声音信号的小波散射系数图,通过计算小波散射系数图的图像灰度梯度共生矩阵得到由小梯度优势、大梯度优势、能量、灰度平均、梯度平均、灰度均方差、梯度均方差、相关性、灰度熵、梯度熵、混合熵等构成的十一维特征参数,构成表征该声音信号的特征向量,输入到支持向量机(SVM)中训练得到煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;对待测声音信号同样提取其小波散射系数图的灰度梯度共生矩阵得到十一维特征向量,输入到训练好的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中进行声音识别分类,并进行试验验证。采取声音信号的特征提取试验,分析了不同声音的小波散射图及其特征参数分布特点,瓦斯和煤尘爆炸声音的小波散射系数图及其十一维特征向量与煤矿井下其他声音差异明显,证明了所提特征提取方法的可行性;通过贝叶斯优化完成支持向量机超参数优化试验,选取更符合训练模型的超参数,识别试验结果表明,所提方法的识别率为95.77%,明显优于其他对比算法,能够满足煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别的需求。

基于改进反向传播算法的声音识别及健康检测技术

随着计算机技术的发展,声音识别与健康检测成为现代医学诊断的重要手段之一;通过对新生婴儿声音的分析,可以早期发现和诊断多种健康问题;研究提出一种基于改进反向传播神经网络的声音识别模型,通过声音实现对新生儿的健康状况分析;该模型通过小波变换对声音数据进行预处理,随后结合粒子群优化算法和反向传播神经网络设计检测模型;通过引入粒子群优化算法对反向传播算法进行改进,提高了模型的局部搜索能力和收敛速度;实验结果表明,在数据集为1000时,小波去噪模型的信噪比为0.97,结构信息损失率为0.18,交并比为0.96;针对不同类型的声音,改进反向传播神经网络模型识别的准确率分别为0.87、0.83、0.97、0.88,均方根误差值为0.09、0.07、0.05、0.07;结果表明,所提出的声音识别与健康检测模型能够有效提高声音数据的识别精度和检测效率,有助于新生儿健康状态的评估。

基于声音识别的智能交通信号控制系统设计

针对日益严峻的城市交通拥堵问题,提出一种基于声音识别技术的智能交通信号控制系统。该系统通过语音识别模块、信号控制逻辑处理模块以及执行与反馈模块的有机协同,实现了对车辆和行人语音指令的实时识别与信号灯配时的动态优化。在某交叉路口的实际应用中,相比传统定时控制与感应式控制,该系统在平均延误时间、平均停车次数以及平均车速等关键指标上均取得了显著改善。

声音识别技术在日语自然语言处理系统中的应用

声音识别作为人机交互的重要手段,在自然语言处理系统中扮演着重要角色。基于此,分析声音识别技术的原理和特点,提出一种面向日语的声音识别自然语言处理系统架构。该系统采用深度学习方法,构建了声学模型、语言模型及语义理解模型,并在日语语音数据集上进行了实验验证,为智能语音交互提供了新思路。

基于声音识别技术的智能电表数据采集方法

随着智能电网的快速发展,如何确保智能电表数据采集的高效性和准确性成为迫切需要解决的问题。提出一种基于声音识别技术的智能电表数据采集新方法,通过对智能电表的语音播报信号进行预处理、特征提取、模式识别等操作,实现电表数据的自动采集和识别。实验结果表明,该方法能够快速、高效地将采集的数据传输至管理系统,为后续的数据分析和应用提供保障。

基于声音识别技术的机器人动态导航系统设计

为提高机器人的自主导航能力和环境适应性,研究一种基于声音识别技术的机器人动态导航系统。该系统通过传声器阵列采集语音指令,利用深度学习算法实现语音识别和声源定位,并结合同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法构建环境地图,采用A*和动态窗口(Dynamic Window Approach,DWA)算法进行路径规划,通过模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略实现运动控制。实验结果表明,该系统在复杂环境下具有良好的健壮性和适应性。

声音识别技术在矿井提升系统改造方案中的应用

分析声音识别技术在矿井提升系统改造中的应用,通过构建基于深度学习的声音识别模型,实时监测提升机的运行状态。采用对比实验方法,评估改造前后的系统性能。实验结果表明,基于声音识别技术的智能化改造显著提升了系统的各项性能指标,在提高矿井提升系统智能化水平和运行安全性方面具有重要的应用价值。

声波探测技术在火场救援声音识别中的应用

火灾现场环境复杂,传统搜救方法在浓烟和高温下难以有效实施。为提升火场救援效率和幸存者搜救成功率提供新的研究视角和应用参考,从幸存者定位、火势判断、建筑结构分析3方面说明声波探测技术在火场救援声音识别中的具体应用,并举例说明该技术的应用有效性。研究表明,声波探测技术能够在复杂环境中提供精准、快速的救援信息。

声音识别技术在电视广告监测中的应用研究

电视广告是商家进行产品推广和品牌营销的重要途径,但存在监测难度大、数据统计滞后等问题,一直困扰着广告主。声音识别技术凭借其独特优势,为电视广告监测提供了一种高效、准确、智能化的解决方案。基于此,重点探讨声音识别技术在电视广告监测领域的应用原理、实现途径以及实际案例。通过详细分析某区域性乳制品企业的酸奶新品广告投放案例,展示了该技术在广告内容识别、播出监测及竞品分析等方面的巨大潜力。

基于声音识别技术的增材制造过程质量预测技术研究

针对增材制造过程质量不稳定的问题,提出一种基于声音识别技术的增材制造过程质量预测(Sound Recognitionbased Additive Manufacturing Process Quality Prediction,SRAM-PQP)方法。该方法通过音频信号预处理、声音特征提取、机器学习模型训练,实现增材制造零件缺陷的精准预测。实证结果表明,SRAM-PQP方法的预测准确率达96.67%,F1值达96.75%,对不同缺陷类型均展现出良好的预测性能。

声音识别技术在计算机软件数据库设计中的应用

随着人工智能的发展,声音识别技术日趋成熟并在教育领域得到广泛应用。将其引入数据库课程教学和设计实践,可提高教学效率,改善教学效果。基于此,分析声音识别技术的原理,探讨其在数据库设计环节中的应用方式,包括语音驱动建模、语音辅助设计工具、语音辅助文档生成等,并通过案例分析验证了该技术的可行性和有效性。

基于声音识别技术的发射台站自动报警系统

为实现对发射台站设备异常状况的实时监控与智能预警,研究一种基于声音识别技术的发射台站自动报警系统。该系统采用先进的声音识别算法,结合深度学习模型,对采集的声音信号进行预处理、识别与异常检测。实验结果显示,该系统在多种运行状态下均表现出高准确率与快速响应,尤其在冷却系统异常检测上效果显著。

声音识别技术在广播电视发射台远程监控中的应用

声音识别技术在广播电视发射台远程监控中的应用,不仅显著提升了监控的自动化和智能化水平,而且为确保节目质量提供了有力支撑。首先概述声音识别技术的基本原理,其次详细探讨声音识别技术在远程监控系统中的具体应用,最后通过具体案例分析声音识别技术的应用效果,旨在为广播电视行业的相关人员提供借鉴。

复杂环境下基于深度学习的声音识别研究

针对复杂环境下的声音识别问题,提出一种基于深度学习的声音识别方法。首先,通过自适应滤波降噪和梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)提取等方法提取声音特征。其次,采用L2正则化的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)识别声音,以提高模型的泛化能力和准确性。最后,使用ESC-50数据集对所提方法进行验证和测试。实验结果表明,该方法的精确率、准确率及召回率均优于对比方法。

基于声音识别的电力设备故障诊断与检测系统研究

传统的诊断方法主要依赖于可视和电气信号来判断设备的工作状态,但这些方法存在着一些局限性。因此提出了一种基于声音识别的新方法。首先,详细介绍了声音识别技术在电力设备故障诊断和状态检测中的应用。其次,设计一个基于声音识别的电力设备故障诊断与检测系统。该系统采集并处理电力设备产生的声音信号,并通过一系列的算法和模型进行声音信号的特征提取和故障诊断,最终得出设备的工作状态。最后,通过实验验证了该系统的可行性和有效性。结果表明,基于声音识别的电力设备故障诊断与检测系统能够准确地识别不同类型的故障。

砂糖橘主要害虫声音识别研究

我国是农业大国,但是每年我们的农作物都会因为害虫的入侵而产量下降,目前发现砂糖橘中的害虫多采用的是人工观察,这种方法不仅消耗人力物力财力,还无法及时地进行虫害发生的早期预警。虽然图像识别是较为先进的技术,但是在害虫图像识别上还是有一定局限性的,如一些藏得较隐蔽的害虫,是很难用图像识别来识别出来的。基于此,本文针对砂糖橘主要害虫将探索研究一种声音识别技术。首先,了解砂糖橘主要害虫的发声原理,然后通过设备获取砂糖橘主要害虫的声音,进而通过害虫声音预处理、害虫声音特征参数提取、害虫声音模式建立、害虫声音模型训练、害虫声音模式匹配等步骤来完成对砂糖橘主要害虫的声音识别,从而减少砂糖橘作物受虫害的风险。