瑞萨丨尖叫声检测：人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援

发布时间：2026-02-27 15:00
作者：AMEYA360
来源：瑞萨
阅读量：185

　　在灾害救援、安全防护以及医疗护理等领域，识别人声尖叫至关重要。想象一下，当你被困在电梯里，而常规通讯方式已经失效，此时，一套尖叫声检测系统能够识别你的求救尖叫信号，并立即启动应急响应，例如通知安保人员或触发警报，从而迅速提供援助，挽救生命。

　　瑞萨的Reality AI尖叫声检测是一款专门用于识别人类尖叫声的机器学习模型。该模型并非仅通过高音量的声音判断，而是经过充分训练，可在各种背景噪声中准确辨别出真正的求救尖叫声。与此同时，该系统还能够实现救援力量的即时派遣，这在封闭或隔离、对安全性要求极高的环境中尤为重要。

　　尖叫声检测是如何实现的?

　　尖叫声检测模型基于采集到的音频数据进行训练，从而学会区分不同类型的声音。该机器学习模型的开发步骤如下：

　　采集与训练数据：训练模型首先从大量音频数据的采集开始。需要使用包含多种真实环境音频样本的公开数据集*。其中的“Scream(尖叫)”类别包含强烈的非语言尖叫声和带有言语的尖叫声，这些数据被用于训练模型识别尖叫信号。为了让模型准确判断哪些声音不是尖叫声，在训练中还加入了多类非尖叫声音，如风声、环境噪声、对话声、歌声、音乐声和鼓掌声等，以提升模型的区分能力。

　　提取特征：下一步，从音频文件中提取关键声学特征，帮助模型在复杂噪声环境中识别出尖叫声特有的特征信号。

　　训练模型：在确定了最佳的特征后，使用机器学习分类器对模型进行训练，使其能够区分“尖叫”与“非尖叫”音频。训练过程中不断调整模型参数，来降低识别误差并提升模型整体性能。

　　通过以上方法，可以构建出一个高效的尖叫声检测系统，确保应急响应迅速可靠，为多种应用场景提供关键的安全保障。

　　应用示例

　　从真实环境中采集的音频信号被用于构建瑞萨VOICE-RA6E1语音用户演示套件。这些音频随后由瑞萨Reality AI Tools训练的分类模型进行处理，用于判断声音是否属于尖叫声。

　　在实际测试中，瑞萨的尖叫声检测模型在距离测试板2米以内，对尖叫声的识别准确率达到了90%以上。测试环境中还加入了风声、电梯音乐、对话声、婴儿哭声和电话铃声等背景噪声，以验证模型在复杂环境下仍能准确识别求救尖叫。　

瑞萨丨尖叫声检测：人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援

图1：尖叫声检测工作流程

　　轻松构建应用示例

　　用户可以使用瑞萨的e²studio IDE采集音频信号，并集成由瑞萨Reality AI Tools生成的AI模型。从公开数据集*采集数据后，可使用Reality AI Tools完成提取特征、训练模型，并将最终模型部署为C代码。

　　部署完成后，模型可在e²studio IDE中进行实时测试。集成后，用户可以使用VOICE-RA6E1开发板在真实环境中对模型进行充分验证，并通过AI实时监视器(AI Live Monitor)可视化测试结果。

瑞萨丨尖叫声检测：人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援

图2：AI Live Monitor

　　体验瑞萨Reality AI Tools与e²studio IDE在模型训练、部署和测试中的无缝且快速集成能力。

　　总结

　　Reality AI尖叫声检测应用展示了机器学习在提升多场景安全性的巨大潜力，同时也展示了用户如何利用瑞萨技术，将先进的提取特征、训练和部署模型与实时响应能力相结合。可扩展的Reality AI Tools转换工具能够为多种瑞萨MCU和MPU设备生成机器学习模型。

瑞萨丨尖叫声检测：人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援


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