基于微服务和声纹识别的工业生产平台的设计与实现
这是一篇关于数据孤岛,微服务,Spring Cloud,声纹识别,持续迭代的论文, 主要内容为近年来随着工业互联网迅速发展,越来越多的工业企业将互联网信息技术应用于生产和管理中。但我国焦化企业信息化进展比较缓慢,主观原因是焦化企业生产规模大、工序多、物料种类、部门工种复杂等特点,客观原因是原有的生产管理软件大多数以J2EE框架为核心的单体式架构设计实现,随着时间推移,系统负载加大造成系统性能、操作性、可靠性下降,另外过于单一庞大的服务会导致数据孤岛的产生,造成运维成本增加。为解决以上问题,本文以某焦化企业生产信息化建设为例,详细阐述如何以微服务架构为基础设计实现企业信息化生产平台。本文围绕平台的设计与实现,完成了以下工作:了解国内外生产管理系统发展历史与现状,研究分析工业生产系统现实的意义和实现价值,确定本文主要研究方向和内容。熟练掌握微服务架构,运用Spring Cloud、Vue、Docker、Kubernetes、My SQL和声纹识别等软件开发技术。基于软件工程开发规范,对焦化企业的生产流程进行功能需求分析,同时依据实际使用,进行非功能需求分析。根据平台需求详细划分系统模块,完成平台物理与逻辑结构设计、数据库设计、系统功能和声纹识别设计,对平台进行可行性分析,确保平台在技术、经济和操作方面切实可行。最后根据系统设计进行系统的开发实现和部署测试。平台应用声纹识别技术,训练声纹识别模型,使用声纹识别方法进行平台登录和流程审批确认,增强平台操作性和安全性。工业生产平台需要及时根据企业实际生产业务改变带来的新需求,做出软件功能快速开发和迭代部署,做到平台服务应用持续迭代,因此需要设计和搭建出一套自动化快速迭代部署流程。基于上述设计与实现内容,平台可以有效提高企业的生产效率、生产力和经济效益。目前为止,该平台已在多个焦化企业上线,使用状况稳定运行,各模块功能运行正常,后期平台更新维护正常。由此可见工业生产平台的使用加快了企业信息化建设进程,减少了运维成本。
基于身份认证的呼叫中心系统的设计与实现
这是一篇关于信息安全,声纹识别,呼叫中心,CTI,GMM的论文, 主要内容为伴随着信息技术与信息安全技术的不断更新与发展,政府、金融、企业、电信等诸多领域的信息化工作都得到长足的建设与发展,信息化不仅提高了工作效率,也有助于展示自我良好形象和综合实力。与此同时,各信息系统也面临着诸多来自内、外部环境的安全威胁与风险,如信息窃取、信息篡改、身份冒名等。本系统主要是通过基于声纹识别的身份认证关键技术和当前已较为成熟的呼叫中心系统进行有机结合,设计出了基于身份认证的呼叫中心系统,保证呼叫人员身份认证的准确性、安全性和可靠性。为了达到系统所设计的预期目标,围绕着三个方面主要内容开展工作:其一、采用当前主流的基于MFCC和GMM的说话人识别技术对语音信息进行分析与处理,实现基于语音的识别功能;其二、采用基于面向对象的B/S三层架构设计思想、J2EE技术架构以及采用MVC设计模式实现对业务层的分析与处理;其三、采用虚拟机并发技术实现多用户并发的呼叫访问在实现过程中。首先对传统的中心呼叫系统及该项目所涉及到的相关技术进行了分析和研究,重点关注当前主流的身份认证系统,如本系统所采用的声纹识别技术和语音验证处理技术;然后,针对系统的设计目标,对呼叫中心系统的方案进行了可行性分析,并对系统的功能和非功能性需求进行了扩展。在设计过程中,对系统的设计与实现的各个阶段进行了同步分析,包括本系统的逻辑性分析、物理系统结构分析,数据库分析以及功能模块实现分析等。系统初步设计完成后,对其系统进行了系统性的测试与验证。通过构建完备的测试用例,执行多方面的测试检查。最终,通过对各个阶段工作的不断完善和整体调试,设计出一套基于身份认证的呼叫中心系统,并达到预计与实现的目标,该项技术成果对传统的呼叫系统的更新有一定的促进作用。
基于增强现实的智能虚拟民航发动机维修手册与工卡技术研究
这是一篇关于深度学习,声纹识别,增强现实,HoloLens2,民用航空发动机维修的论文, 主要内容为航空发动机是一种技术密集、大型而复杂的机电系统。它的内部结构非常复杂,因此在拆卸、维修方面存在很大的困难。此外,维修费用高昂,对维修人员的技术要求也非常高。航空发动机的维护质量好坏直接影响其性能衰退和可靠性。目前,发动机的维护主要依赖于查阅纸质文档或者查看电子手册,维修人员必须同时阅读和维修,在完成每个维修步骤后还要在工卡上签署姓名与记录日期,因此维修效率低下、易受环境影响、容易出现维修错误,这些因素都会导致维修难度加大,此外,维修人员的技能和经验对于维修装配的质量控制也存在一定的不确定性。面对航空发动机的维修装拆手册与工卡存在的问题,迫切需要开发一种以操作者为中心的人性化、智能化的维修装配指导工卡与手册,以更加便利的形式指导操作者完成复杂的维修装配工作,以降低作业难度、提高作业效率、减少作业差错。为了解决上述问题,利用增强现实可将虚拟信息与真实世界信息互为补充的特点,探究民航发动机维修领域中的增强现实人机交互设计,使维修人员可以使用更加便利的方式查阅工卡与手册,获取在维修过程中必要的信息,提高民航发动机维修人员的工作效率,降低航空器维修的成本。并结合基于深度学习的声纹识别技术研发一种全新的维修工卡签署方式,来达到解放维修工作人员双手的目的。在经过多家设备对比之后,本论文选用微软公司的Hololens 2作为研发平台,并使用微软方的开发解决方案。由于整个项目采用了C/S项目构架,本文内容按照客户端-服务器的顺序展开叙述,进行客户端与服务器的工程环境部署、客户端系统的设计模式与程序设计细节、服务器端声纹识别模型的开发与网络连接开发。
基于深度学习的声纹识别研究
这是一篇关于声纹识别,深度学习,数据增强,神经网络,残差网络的论文, 主要内容为随着人工智能技术的不断革新和发展,声纹识别技术被广泛应用于各个领域。它通过相关的识别及辨认机制,为经济、司法、生活等方面提供了新的解决方案,并在安全应用领域占据着越来越重要的位置。声纹识别主要通过声音特征来识别说话人,判断两段声音是否属于同一个说话人,包含模型特征提取、模型训练及选取和语音分类等步骤,本质上是深度学习在识别领域的分类。随着机器学习及深度学习的蓬勃发展,研究者们提出了众多实现方案,进行模型的优化及性能的提升。本文基于此对声纹识别进行了相关研究,主要研究内容如下:第一,针对声纹识别技术中MFCC和Fbank这两种特征的应用进行了探索。本文进行了声纹对比实验,使用Res Net34和Res Net50-SE两个神经网络作为声纹提取网络,并构建了声纹识别模型。比较不同输入特征对声纹网络识别率的影响,发现Res Net34和Res Net50-SE均能够取得高准确率,同时MFCC和Fbank作为声纹识别的特征也是有效的。在此基础上,本文进一步探讨了采用不同输入特征时的性能表现。实验结果显示,Fbank作为输入特征时,性能表现更优。第二,针对ECAPA-TDNN网络架构,提出了一种优化和改进声纹识别算法的方法。采用了数据增强技术,这种技术在促进模型优化方面具有良好的效果。具体来说,对准备好的数据集进行特征提取后,采用Shuffle操作将语音随机切片为2-4段,打乱这些片段再重新组合。然后,将ECAPA-TDNN模型得到的嵌入特征重新与原始频谱进行相加操作,再送入ECAPA-TDNN模型得到新的嵌入特征。通过最小化循环嵌入向量的相似度距离损失来促使模型学习到与说话人紧密相关的嵌入特征,从而提高模型的性能。实验结果验证了该方法对于声纹识别准确率有一定的提升,并进行了增大数据集的测试实验,实验结果表明数据集的增加对于模型的准确率提升有较好的效果。综上,本文的主要研究内容是声纹识别,采用了ECAPA-TDNN网络架构,并提出了改进策略,对声纹识别模型进行了优化。实验结果表明,本文采取的方法对声纹识别的准确率有一定的提升,并取得了较好的效果。
基于声纹识别的会议音视频解析系统的设计与实现
这是一篇关于声纹识别,语音分割,深度学习,B/S架构,会议音视频解析的论文, 主要内容为随着信息技术的飞速发展,会议在学校和公司等场所开展得愈发频繁。如果不能对会议进行清晰、准确的音视频解析,那么对于后期查询会议上与会人员的发言记录以及对会议的复盘将无法顺利进行。虽然声纹识别技术的出现改善了传统会议音视频解析效率低、易出错等局限性,但是现有的会议系统仍缺少对音视频的结构化整理,无法实现对会议音视频数据的有效解析。本文基于角色语音分割和声纹识别技术改进现有的会议音视频解析处理方式,以多人会议场景下录制的音视频为研究对象。通过对会议音视频进行角色分离,根据声纹信息库自动识别出会议中不同角色在什么时间点进行了发言,生成精准有效的会议音视频解析报告。同时,本文搭建了一个会议音视频解析系统,提供了会议信息管理、与会人员管理、会议音视频解析结果展示等功能。本文具体工作如下:(1)针对系统的硬件和软件整体架构展开研究,通过对C/S架构到B/S架构的演变以及开发模式的探讨,确定系统采用前后端分离的B/S架构模式。对深度学习相关框架进行对比分析,基于TensorFlow和Keras展开深入研究。(2)通过对语音信号的特征进行分析,采用了结合STE和ZCC的双门限阈值VAD测定方法。对于检测出的有效语音片段,采用贝叶斯信息准则进行语音分割,按照说话人的不同准确分割出若干会议音视频片段,获取对应片段的时间端点、时长等信息。并设计和实现系统的语音分割模块。(3)针对传统的声纹识别算法准确率不高、抗干扰性差、稳定性较低等问题,提出结合深度学习技术对会议音视频片段进行声纹识别。通过对残参神经网络ResNet进行改进,结合分段常数衰减学习率、SGDM优化器和ArcFace损失函数搭建声纹识别神经网络模型。并设计和实现系统的声纹识别模块。(4)对会议音视频解析系统进行可行性分析和需求分析,将系统业务拆分并模块化,设计和完成系统的数据库和业务功能模块,实现Web端系统的功能模块,并对系统的性能和兼容性进行测试。实验结果表明,本文设计的系统功能完备,满足会议音视频解析的需求,优化后的语音分割流程和声纹识别模型提高了会议音视频解析的的准确率和运行速度,实现了对会议音视频的结构化整理。
基于微服务和声纹识别的工业生产平台的设计与实现
这是一篇关于数据孤岛,微服务,Spring Cloud,声纹识别,持续迭代的论文, 主要内容为近年来随着工业互联网迅速发展,越来越多的工业企业将互联网信息技术应用于生产和管理中。但我国焦化企业信息化进展比较缓慢,主观原因是焦化企业生产规模大、工序多、物料种类、部门工种复杂等特点,客观原因是原有的生产管理软件大多数以J2EE框架为核心的单体式架构设计实现,随着时间推移,系统负载加大造成系统性能、操作性、可靠性下降,另外过于单一庞大的服务会导致数据孤岛的产生,造成运维成本增加。为解决以上问题,本文以某焦化企业生产信息化建设为例,详细阐述如何以微服务架构为基础设计实现企业信息化生产平台。本文围绕平台的设计与实现,完成了以下工作:了解国内外生产管理系统发展历史与现状,研究分析工业生产系统现实的意义和实现价值,确定本文主要研究方向和内容。熟练掌握微服务架构,运用Spring Cloud、Vue、Docker、Kubernetes、My SQL和声纹识别等软件开发技术。基于软件工程开发规范,对焦化企业的生产流程进行功能需求分析,同时依据实际使用,进行非功能需求分析。根据平台需求详细划分系统模块,完成平台物理与逻辑结构设计、数据库设计、系统功能和声纹识别设计,对平台进行可行性分析,确保平台在技术、经济和操作方面切实可行。最后根据系统设计进行系统的开发实现和部署测试。平台应用声纹识别技术,训练声纹识别模型,使用声纹识别方法进行平台登录和流程审批确认,增强平台操作性和安全性。工业生产平台需要及时根据企业实际生产业务改变带来的新需求,做出软件功能快速开发和迭代部署,做到平台服务应用持续迭代,因此需要设计和搭建出一套自动化快速迭代部署流程。基于上述设计与实现内容,平台可以有效提高企业的生产效率、生产力和经济效益。目前为止,该平台已在多个焦化企业上线,使用状况稳定运行,各模块功能运行正常,后期平台更新维护正常。由此可见工业生产平台的使用加快了企业信息化建设进程,减少了运维成本。
基于深度学习的声纹识别研究与应用
这是一篇关于声纹识别,残差网络,卷积注意力机制,ArcFace损失函数的论文, 主要内容为近年来,人们对身份识别和验证的准确性要求越来越高,这给企业和相关领域的学术研究人员带来了新的研究方向和挑战。与早先的人脸识别和指纹识别等生物特征识别相比,传统的身份认证方式存在安全性低、不便于记忆、易被攻击等缺点,带给用户较差的体验感。而声纹有着独特的优势,因此声纹识别技术在当下身份验证场景下具有较大的前景。但是由于声纹识别在实际应用场景中准确率有待提高,并且其结果容易受到环境、噪声等影响,因此该技术的应用尚未得到推广和普及。随着深度学习的深入发展,声纹识别系统的性能和准确率也得到了一定程度的提升,声纹识别的主要工作是集中在特征提取、模型结构以及预测评估这几个方向。本文具体的研究内容和创新点如下:(1)声纹特征提取网络是声纹识别的研究重点,而注意力机制在当前深度学习的研究中十分热门。本文也是针对声纹的特征提取网络进行研究,在Res Net50模型的基础上进行改进,在残差块的网络结构中加入CBAM这一卷积注意力模块,它同时使用了平均池化和最大池化,这在一定程度上降低了池化带来的信息损失。加入CBAM块后,Res Net50模型的新特征图能够获得通道和空间两个维度的注意力权重,这提高了声纹特征在通道和空间上的相关性,有助于提取出有效特征,进而提高特征提取网络的性能,通过实验与其他模型对比,改进的残差卷积网络提高了识别准确率。(2)在模型训练优化上,使用了Arc Face这一损失函数作为分类器,使用Arc Face函数可以将时频图像的特征向量映射到球面空间,从而更好地区分不同的声音信号,而且当数据集中的分类数超过三千时,这个损失函数的分类效果更好。(3)在声学模型的研究基础上,本文把声纹识别技术应用到身份验证系统之上,对目前的B/S架构的系统或平台的登录添加一个新的身份认证方式,即利用系统用户的声音去验证是否具有该系统使用的合法性,这样做不仅给用户带来了便利,也提升了用户体验感,也在一定程度上提高了系统使用的安全性。
基于深度学习的声纹识别研究与应用
这是一篇关于声纹识别,残差网络,卷积注意力机制,ArcFace损失函数的论文, 主要内容为近年来,人们对身份识别和验证的准确性要求越来越高,这给企业和相关领域的学术研究人员带来了新的研究方向和挑战。与早先的人脸识别和指纹识别等生物特征识别相比,传统的身份认证方式存在安全性低、不便于记忆、易被攻击等缺点,带给用户较差的体验感。而声纹有着独特的优势,因此声纹识别技术在当下身份验证场景下具有较大的前景。但是由于声纹识别在实际应用场景中准确率有待提高,并且其结果容易受到环境、噪声等影响,因此该技术的应用尚未得到推广和普及。随着深度学习的深入发展,声纹识别系统的性能和准确率也得到了一定程度的提升,声纹识别的主要工作是集中在特征提取、模型结构以及预测评估这几个方向。本文具体的研究内容和创新点如下:(1)声纹特征提取网络是声纹识别的研究重点,而注意力机制在当前深度学习的研究中十分热门。本文也是针对声纹的特征提取网络进行研究,在Res Net50模型的基础上进行改进,在残差块的网络结构中加入CBAM这一卷积注意力模块,它同时使用了平均池化和最大池化,这在一定程度上降低了池化带来的信息损失。加入CBAM块后,Res Net50模型的新特征图能够获得通道和空间两个维度的注意力权重,这提高了声纹特征在通道和空间上的相关性,有助于提取出有效特征,进而提高特征提取网络的性能,通过实验与其他模型对比,改进的残差卷积网络提高了识别准确率。(2)在模型训练优化上,使用了Arc Face这一损失函数作为分类器,使用Arc Face函数可以将时频图像的特征向量映射到球面空间,从而更好地区分不同的声音信号,而且当数据集中的分类数超过三千时,这个损失函数的分类效果更好。(3)在声学模型的研究基础上,本文把声纹识别技术应用到身份验证系统之上,对目前的B/S架构的系统或平台的登录添加一个新的身份认证方式,即利用系统用户的声音去验证是否具有该系统使用的合法性,这样做不仅给用户带来了便利,也提升了用户体验感,也在一定程度上提高了系统使用的安全性。
声纹识别算法研究与系统设计
这是一篇关于声纹识别,音频处理,说话人聚类,高斯混合模型,说话人分割的论文, 主要内容为声纹是指带有言语信息的音频频谱。声纹识别是生物特征识别和验证技术的一种,传统的生物识别技术(比如面容识别、虹膜识别等)存在对设备要求高,不能异域识别等缺点。声纹识别技术较于传统生物识别技术具有可异域识别、方式简单、对设备要求较低、经济性好、安全性高等优势,正逐渐受到越来越多人的关注。声纹识别也被称为说话人识别,是一种通过声音辨别说话人身份的技术。主要包括特征提取和模式识别两个模块,特征提取阶段从音频数据中提取到表征说话人身份的个性信息,模式识别阶段首先建立对应的声纹识别模型,通过声纹识别算法识别说话人身份。本文针对传统生物识别技术的缺点,验证了主流的声纹识别算法,设计实现了包含多个模块的声纹识别音频处理系统,设计搭建了移动端声纹识别应用-声纹锁,设计实现会议声纹识别聚类系统。本文主要完成了以下几个方面的工作:1.实现了音频预处理算法,并验证其有效性,通过音频实例分析比较多种音频降噪算法。实现声纹特征提取算法,分析比较各自优劣,通过说话人聚类任务验证所提取声纹特征的有效性。2.介绍并实现声纹识别算法,进行比较分析。搭建声纹识别系统框架,设计实现包含音频输入输出,音频降噪,音频分析,声纹识别和显示等多个模块的声纹识别音频处理系统。完成界面设计,通过实验验证系统稳定性。3.设计实现移动端声纹识别应用-声纹锁。进行并完善前后端界面设计,完成后端环境及系统框架搭建,构建Web端可视化界面。优化前后端程序并部署运行,通过实验测试软件性能。4.设计实现会议声纹识别聚类系统。完成系统框架搭建,完成系统模块设计和界面设计,通过音频实例测试系统性能。
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