為了克服在識別范圍過大時會混入過多環(huán)境雜音，拉低檢測靈敏度和識別精度等問題，該公司在新的技術中，將麥克風收集到的目標音與環(huán)境雜音分離開
可根據(jù)聲音判斷事件的技術不再是電影中的劇情了。通過NEC AI技術群（“NEC the WISE”）的“聲音狀況識別技術”可跨越障礙物和人群，實現(xiàn)新一代的
人工智能系統(tǒng)開發(fā)，并改良了大識別范圍的靈敏度和精度問題。
NEC研究聲音識別技術的時間相當長，為了克服在識別范圍過大時會混入過多環(huán)境雜音，拉低檢測靈敏度和識別精度等問題，該公司在新的技術中，將麥克風收集到的目標音與環(huán)境雜音分離開，使用從目標音中抽取細小構成音的構成音抽取技術與根據(jù)構成音的組合模式判斷事件有無的事件判別技術，可以從需要辨別的若干事件中判斷正在發(fā)生的狀況。
通過“聲音狀況識別技術”可以監(jiān)測公共設施、旅游景點等地的犯罪和事故，也可以實現(xiàn)對老年人的默默守護，總而言之可以在不同環(huán)境下高度感知危險狀況。此外，NEC的驗證實驗也證實，此技術可以檢測5倍于原來檢測距離的聲音。據(jù)透露，該技術可實現(xiàn)將原來在4m左右的檢測距離擴大到20m，通過情景模擬演練，確認可以無縫覆蓋監(jiān)控攝像頭的設置間隔。
聲音辨識技術補強攝像頭死角
近年來，作為安心，安全的舉措，在攝像頭難以拍攝的地點用聲音來判斷情況的技術不斷開發(fā)改進。原來的技術是通過在不同環(huán)境下大量學習目標音，從而實現(xiàn)聲音檢測。然而，在大范圍檢測目標音時，因為混入很多環(huán)境雜音，對于遠處發(fā)生的很小的目的音的檢測精度下降，需要在各個環(huán)境下學習目標音等，因而難以導入未知環(huán)境成為課題。
而新的“聲音狀況識別技術”，可以從麥克風收集到的聲音中將未知環(huán)境雜音分離，可以高精度的監(jiān)測不受環(huán)境影響的構成音，并通過對構成音的組合模式來判斷是否有事件發(fā)生，從而解決了過去面臨的課題。
圖1：聲音狀況識別技術概要。
提高靈敏度和降低誤判率
新技術具有可高靈敏地檢測細小聲音的構成音抽取技術。例如，“玻璃碎了”這種情況發(fā)生的時候，因環(huán)境而異可能會發(fā)出“哐當”“啪”“嘭”等聲音。而構成音抽取技術則可提前學習麥克風采集的聲音，分成“哐”“當”“啪”“嘭”等不受環(huán)境影響的更細小的構成音，將不需要學習的聲音劃入環(huán)境雜音，從而在不受環(huán)境雜音影響的前提下抽取構成音。
另外，新的技術也提供了可判斷發(fā)生事件性質(zhì)的事件判別技術。事件判別技術可以將不受環(huán)境影響的構成音“哐”，“當”“啪”以及“嘭”等組合作為新的事件模式提前學習，通過構成音抽取技術高精度地抽取構成音，并進行比對，從而判斷是否出現(xiàn)了目標事件。通過這種檢測方法，即便是在大范圍內(nèi)也可以在存在各種雜音的環(huán)境下高敏感度地檢測出微小的聲音，且無需逐一學習在不同環(huán)境下的目標聲音，因此可以輕易導入到未知的環(huán)境當中。
圖2：構成音抽取技術、事件判別技術概要。
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