一、声源分析算法识别系统背景

声纹识别是一种生物识别技术，通过分析个体的声音特征来进行身份验证或确认身份的一种方法。声纹识别利用个体的声音包括语音、发音习惯、音调、语速等信息来进行识别。

声纹识别技术有着广泛的应用，包括但不限于安全领域、个人身份验证、电话银行服务、司法领域的证据分析等。它的优势在于不受外貌变化的影响，相比其他生物识别技术如指纹或虹膜识别，声纹识别也更容易在远程或者隐秘的情况下进行。然而，声纹识别也面临一些挑战，例如环境噪音、说话者的情绪或健康状态变化等因素可能会影响识别的准确性。

随着技术的进步和应用场景的增多，声纹识别技术正逐渐成为生物识别领域的重要分支之一，为各种领域提供了更加安全和便捷的身份验证解决方案。

技术参数

Ø基于Pytorch实现的声纹识别模型：模型是一种基于深度学习的说话人识别系统，其结构中融入了通道注意力机制、信息传播和聚合操作。这个模型的关键组成部分包括多层帧级别的TDNN 层、一个统计池化层以及两层句子级别的全连接层，此外还配备了一层 softmax，损失函数为交叉熵。

Ø特征提取：预加重->分加窗->离散傅里叶变换->梅尔滤波器组->逆离散傅里叶变换 -->image

Ø模型训练集：>10000个训练样本

Ø声音类型：声音类型主要划分为五大类别，分别为生活噪声、施工噪声、工业噪声、交通噪声、自然噪声，其中包含打雷，刮风，敲击、虫鸣鸟叫等不少于50个声音子类别

Ø声纹识别准确率：≥85%

Ø识别响应速率：>3s

Ø调用方式：支持云端调用或者本地终端调用

Ø技术协议：支持HTTP协议

声纹库分类

一级分类：五大类，自然噪声、生活噪声、施工噪声、工业噪声、交通噪声，分类依据：HJ640标准、噪声污染防治报告、噪声环评、噪声法等；

二级分类：按照应用场景或声音共同特点区分；

三级分类：作为子站识别结果显示，对原始声音类型进行同类合并、优化。