摘要
本申请公开了一种基于声纹辨别并与多人面对面交流的AI数字人装置及方法,通过麦克风阵列接收来自不同方向的声音信号,并通过红外测距传感器精确测量发言者与装置的距离,同时借助微型摄像头进行面部跟踪,确保了每个发言者的位置和眼睛位置能够被精确捕捉。其次,波束成形算法和RNNoise降噪模块的结合,使得装置能够从复杂环境中准确提取目标发言者的声音,并去除背景噪音,提升语音清晰度。通过梅尔频率倒谱系数和ECAPA‑TDNN深度学习模型对语音特征的高效提取,系统能够实现高精度的声纹识别,结合哈希表存储方式,快速对比发言者的声纹特征,进一步增强了识别准确性。
技术关键词
发言者
麦克风单元
梅尔频率倒谱系数
波束成形算法
声纹特征
显示屏
人脸特征信息
发言人
深度学习模型
降噪模块
麦克风阵列
微型摄像头
动画
哈希表
语音特征提取
红外测距传感器
高维特征向量
系统为您推荐了相关专利信息
性能分析方法
声纹特征
数据分析模块
异常信号
齿轮
声学传感器
膝关节
信号采集设备
信号预处理模块
信号特征
音频特征数据
梅尔频率倒谱系数
递归神经网络模型
拾音设备
文本
学习系统
强化学习模型
卷积神经网络识别
记录学习进度
动态时间规整算法