基于华为云智能声音识别的实践

前言

• 随着科技的日新月异，智能语音识别技术已经成为了人机交互领域的明星技术。它不仅让人们能够通过口头语言与计算机进行自然交互，更极大地提升了我们的生活质量和便捷性。本文将带您走进智能声音识别的世界，并分享一种基于华为云智能声音识别的实践设计。
• 在采矿业和修建隧道的过程中，塌方等意外事故时有发生，给人员和财产带来了严重的威胁和损失。事实上，在这些塌方事故发生前，地面会发出异常的震动声波，这是一种预兆性的信号。如果能够准确及时地捕捉到这些异常声音，并进行智能分析识别，就有机会提前预警，避免或减少事故的发生，保障人员的安全和财产的安全。基于这一背景，本文提出了一个智能声音探测预警装置的设计。该设计以智能声音识别技术为主要支撑，利用Modelarts和OBS等先进技术，旨在实现对异常声音的高效、准确捕捉和识别。通过该装置，我们希望能够提供一种可靠的安全预警机制，以降低采矿业和隧道施工过程中的风险，保护人员的生命安全，减少财产损失，并推动相关行业的可持续发展。

一、智能声音识别概述

让我们了解一下智能声音识别的基本概念和意义。智能声音识别是计算机通过算法和模型将声学信号转换为电信号，并进行识别和处理的过程。这项技术不仅具有专属性、方便性和安全性，更是开创了人机交互的新时代。

二、设计实现步骤

• 1.资源准备：获取访问密钥（个人中心，管理我的凭证）；

• 2.准备数据：下载音频格式->转换音频格式->确认音频格式。具体步骤如下：将收集好的相关音频数据上传至平台，下载音频转换工具，转换音频文件格式为wav。

• 3.创建项目：Modelarts 自动学习，选择声音自动学习项目。计费模式：按需计费。名称：sound-signal-of-mountain。数据集来源：新建数据集，数据集名称：sound-signal。数据集输入位置：/soundsignal/train/数据集输出位置：/soundsignal/out/(创建一个新的桶，并创建两个命名为train和out 的文件夹)。

• 4.数据标注：在“自动学习”页面，单击项目名称，进入自动学习“数据标注”页面。声音分类项目创建时，音频来源有两种，选择本地添加。注意事项： 仅支持WAV格式音频文件，单个音频文件不能超过4MB，且单次上传的音频文件总大小不能超过8MB。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。

• 5.自动训练：完成音频标注后，可进行模型的训练。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。因此在发布训练之前，请确保已标注的音频符合要求，否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。
  

• 6.部署上线：部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。

• 7.服务测试： 服务测试方式分为两种：在线页面测试：可以在“部署上线”页面，单击目标服务“操作”列的“预测”，进行服务测试。代码测试：可以通过调用代码对服务进行测试。代码测试方式有postman、curl命令等。

• 8.相关资源的释放。

• 9.设计相关电路，组装器件，编辑代码以实现预测报警等功能。

三、应用技术及其优势

• 智能声音识别技术主要依赖Modelarts和OBS这两大工具。Modelarts的优势在于它的AI共享、高效管理、训练加速以及自动学习功能。特别是它的AI共享功能，这个功能通过AI市场基于ModelArts构建的开发者生态社区，提供了AI模型共享功能，为各类机构和个人开发者创建了一个安全、开放的共享及交易环境，有利于各参与方在AI开发生态链中的有效连接。另一方面，OBS则主要负责存储音频数据集和模型数据。
  
  
  

四、总结

• 这款智能声音探测预警装置是基于华为云智能声音识别技术设计的，专为采矿业、隧道开凿等地下工作场所的安全隐患提供解决方案。在这个设计中，充分整合了Modelarts和OBS的技术优势。特别是利用了Modelarts的AI共享功能，促进了各参与方在AI开发生态链之间的有效连接，同时也利用了其自动学习的优势，提升了装置的智能化水平。这款装置体现了先进技术在解决实际问题中的应用，有助于提高地下工作场所的安全性。