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2022環(huán)境聲事件檢測應(yīng)用與困境

   日期:2022-04-22     瀏覽:1564    

環(huán)境聲事件檢測應(yīng)用

環(huán)境聲事件的檢測和應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實意義,如通過檢測公共場所的異常聲音來監(jiān)測公共場所的安全,通過檢測野生動物的聲音來監(jiān)測野生動物的活動區(qū)域或生活條件,通過檢測設(shè)備的運行聲音來實時監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)等。

目前,環(huán)境聲學(xué)事件檢測領(lǐng)域有兩種聲學(xué)檢測解決方案,一種稱為異常聲學(xué)檢測,另一種稱為異常聲學(xué)識別。所謂異常聲音檢測是檢測是否有異常聲音,但不確定是什么異常聲音;異常聲音識別是對異常聲音進行分類,以了解檢測到什么異常聲音,以達(dá)到識別診斷的目的。

異常聲音檢測的一般方法是背景環(huán)境聲音建模,所有與模型不匹配的都是異常聲音;異常聲音識別是異常聲音建模,所有與模型匹配的都是異常聲音。這兩種方法的原理實際上來自于聲音識別,本質(zhì)上是為了訓(xùn)練一個分類器。聲音識別的關(guān)鍵是分類器的區(qū)別,即模型的準(zhǔn)確性,這是由所選的聲學(xué)特征和聲音模型決定的。

但環(huán)境聲事件檢測領(lǐng)域仍存在諸多問題,導(dǎo)致實際場景中的應(yīng)用往往達(dá)不到理想。具體問題總結(jié)如下:

1、目前流行的聲學(xué)特征 機器學(xué)習(xí)的環(huán)境聲學(xué)事件識別方法在低信噪聲比的實際場景中識別性能較差。例如,在高信噪聲比下,目標(biāo)聲學(xué)事件的召回率較高,但精度較低(背景噪聲很容易被判定為目標(biāo)聲學(xué)事件);在低信噪聲比下,識別效果一般較差。

2、缺少如語音識別領(lǐng)域中的端點檢測技術(shù)來降低背景噪聲對識別的影響。

3、支持環(huán)境聲事件識別領(lǐng)域的研究缺乏大量的環(huán)境聲數(shù)據(jù)集。

4、對環(huán)境聲音降噪技術(shù)缺乏研究。


 
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