声波识别（声波识别器）
本篇文章给大家谈谈声波识别，以及声波识别器对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
终于明白为什么声波指纹识别不灵
刚开始用是够灵敏的，这两天天气转凉出门逛了下突然指纹解锁不灵了，回想了论坛讨论这问题说要哈口气才能识别，试了下果然如此，原来天凉手变得特别干燥然后呢，指纹识别失效了！手上有汗时就很灵敏，5s的超声波指纹识别真的是个有缺陷的产品，手干不能识别解决不了恐怕严重影响它的销量和后续产品，这会不会是个天生缺陷呢只有等小米公司来解决了
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
语音识别的过程和方法具体如下：
语音识别过程
1、语音信号采集
语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。
目前多媒体计算机已经非常普及，声卡、音箱、话筒等已是个人计算机的基本设备。其中声卡是计算机对语音信进行加工的重要部件，它具有对信号滤波、放大、A/D和D/A转换等功能。而且，现代操作系统都附带录音软件，通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文件。
对于现场环境不好，或者空间受到限制，特别是对于许多专用设备，目前广泛采用基于单片机、DSP芯片的语音信号采集与处理系统。
2、语音信号预处理
语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换，预加重（Preemphasis)和端点检测等预处理，然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。
滤波的目的有两个:一是抑制输入信号中频率超出//2的所有分量（/：为采样频率），以防止混叠干扰;二是抑制50Hz的电源工频干扰。因此，滤波器应该是一个带通滤波器。
A/D变换是将语音模拟信号转换为数字信号。A/D变换中要对信号进行量化，量化后的信号值与原信号值之间的差值为量化误差，又称为量化噪声。
预加重处理的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，便于频谱分析。
端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。目前主要有两类方法：时域特征方法和频域特征方法。
时域特征方法是利用语音音量和过零率进行端点检测，计算量小,但对气音会造成误判，不同的音量计算也会造成检测结果不同。频域特征方法是用声音的频谱的变异和熵的检测进行语音检测，计算量较大。
3、语音信号的特征参数提取
人说话的频率在10kHz以下。根据香农采样定理，为了使语音信号的采样数据中包含所需单词的信息，计算机的采样频率应是需要记录的语音信号中包含的最高语音频率的两倍以上。
一般将信号分割成若干块,信号的每个块称为帧，为了保证可能落在帧边缘的重要信息不会丢失，应该使帧有重叠。例如，当使用20kH的采样面率时，标准的一帧为10ms,包含200个采样值。
话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。在语音识别中，常用线性预测编码技术抽取语音特征。
线性预测编码的基本思想是:语音信号采样点之间存在相关性，可用过去的若干采样点的线性组合预测当前和将来的采样点值。线性预测系数埽以通过使预测信号和实际信号之间的均方误差最小来唯一确定。
语音线性预测系数作为语音信号的一种特征参数，已经广泛应用于语音处理各个领域。
4、向置量化
向量量化（Vector Quantization,VQ）技术是20世纪W年代后期发展起来的一种数据压缩和编码技术。经过向量量化的特征向量也可以作为后面隐马尔可夫模型中的输入观察符号。
在标量量化中整个动态范围被分成若干个小区间，每个小区间有一个代表值，对于一个输入的标量信号，量化时落入小区间的值就用这个代表值[戈替。因为这时的信号量是一维的标量，所以称为标量量化。
向量量化的概念是用线性空间的观点，把标量改为一维的向量，对向量进行量化。和标量量化一样，向量量化是把向量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表向量，量化时落入小区域的向量就用这个代表向量代替。
向量量化的基本原理是将若干个标量数据组成一个向量（或者是从一帧语音数据中提取的特征向量）在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。
语音识别
1、模板（template）匹配法
在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征向量序列，依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
2、随机模型法
随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定，而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。
3、概率语法分析法
这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。语音学家通过研究不同的语音语谱图及其变化发现，虽然不同的人说同一些语音时，相应的语谱及其变化有种种差异，但是总有一些共同的特点足以使他们区别于其他语音，也即语音学家提出的“区别性特征”。
另一方面，人类的语言要受词法、语法、语义等约束，人在识别语音的过程中充分应用了这些约束以及对话环境的有关信息。
于是，将语音识别专家提出的“区别性特征”与来自构词、句法、语义等语用约束相互结合，就可以构成一个“自底向上”或“自顶向下”的交互作用的知识系统，不同层次的知识可以用若干规则来描述。
几种常见超声伪像的识别
超声伪像是指在声像图上出现的一些与被探测物体不相符合的,不能代表真实声学界面的回声。
超声伪像亦称超声伪差，是指超声显示的断层图像与其相应解剖面图像之间存在着差异。这种差异主要是因为声像图中信息回声的增添、减少或失真。
超声伪像产生的原因
超声波为物体的机械振动波，属于声波范畴，它具有声的共同物理特性。
这些物理特性使得超声在传播过程中与人体介质之间相互作用，包括反射、折射、散射、声衰减等。
侧拼反射
对一正常胆囊进行胆系检查过程中,有时会发现在胆囊的液性暗区中出现一个类似结石的团状回声充盈膀耽检查子宫时，也会在膀胧暗区内出现带状低回声，常可误认为液性腔内有异物存在这样一些团状、带状的回声均由侧瓣反射所造成。
扩展资料：
麟像反射
当声束通过介质朝向大界面垂直人射时,在此界面上产生强烈的回声。
如界面之前存在一较小的物体时,可产生二次反射,故在界面两侧出现大小一致且界面等距离的物像，一侧为第一次真实的物象，另侧为其第二次反射的物象,颇似以该界面为镜面而产生的倒影。
此即镜像反射这种现象在腹部∋超、二维超声心动图和彩色多普勒检查中均能看到,如在右上腹扫查时，人射声束经腹壁、肝脏、穿过脱肌,但不能进人肺脏,声束在隔面出现全反射,当肝脏内有占位病变时。
由隔面反射的声波在返回探头的途中遇到病灶界面,又被反射隔面,而后再回至探头处,故在声像图上除隔肌的近侧出现肿物的回声之外,瞩肌的远侧另见一由二次反射形成的肿物影像,宛如以横隔为镜面产生的倒影。
在心脏多普勒检查中,当心腔内出现较强的多普勒讯号时,在心后壁的后侧也可能出现与心腔血流色彩相反的多普勒信号,这种位置对称、色彩相反的多普勒信号的出现也是镜像反射的结果。
因为由胸壁向心脏后侧传递的声束能过血流区部分产生后散射,显示为红色或兰色的血流信息,到达心外膜的人射声束,又被心外膜反射,由后向前第二次通过血流区,再次产生后散射,传至心外膜反射并被接收,因前后两次散射的频移方向相反故显示血流方向的色彩相反,出现的部位相对应。
参考资料来源：百度百科——伪像
参考资料来源：百度百科——超声波
谁知道怎么用声音识别系统去鉴定人的身份啊？！
我来讲讲我的一点了解吧。
每种声音都有三个度量去衡量，分别是音色，音调和音量。声音识别识别的就是音色。现在有声波收集器等设备以及各种软件可以捕捉到生活中的声音，并把它从飘渺不可见的东西转化为我们看得见的声纹（如cool edit），通过对比声纹就可以识别各种不同的声音。基于身份验证的声音识别系统与指纹识别系统类似，都是通过对比记声纹、指纹的某些较为特殊的地方而非全部细节来进行识别，可以说也是独一无二的。
但是声纹系统仍有较大的缺陷存在：首先声音是可以录下来的，至于系统能否辨别出播放器播放其所记录声音发出的轻微噪声就不确定了；另一方面，声音是可以模仿的，不像指纹难以伪造，在面对模仿的声音时，可能系统也无法识别其中的差异。
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