39、智能家居中的音频事件识别：技术、应用与研究方向

智能家居中的音频事件识别：技术、应用与研究方向

1. 引言

IP 网络的发展和网络芯片的小型化使得几乎任何物体都能连接到互联网，催生了“物联网”（IoT）这一概念和相关全球市场。物联网市场逐渐细分，如智慧城市、可穿戴设备等。本文聚焦于音频事件识别（AER）在智能家居市场的应用，以及智能家居应用如何为 AER 研究和评估方法提供思路，建立从 AER 研究到应用的影响路径。

1.1 智能家居应用概述

智能家居应用，也称为家庭自动化，早期被称为住宅自动化，旨在利用技术为家庭居民提供舒适、便利、安全和娱乐。这些应用可分为节省时间的应用（如自动化日常家务）和用于娱乐的应用。其发展与通用技术进步密切相关，例如 20 世纪初电力的普及使家庭能够配备洗衣机、吸尘器和电视机等设备；80 年代初微处理器的出现推动了住宅自动化的尝试，但由于布线成本高和缺乏通用通信协议，当时的尝试并未取得显著成功。随后，80 年代的互联网协议（IP）通信、90 年代的无线互联网技术以及最近无线通信芯片的小型化，为智能家居的发展扫除了障碍，如今几乎任何设备都能实现无线通信，促成了物联网概念的形成。

1.2 智能家居中 AI 的崛起

人工智能（AI）是智能家居领域的最新技术进展。AI 涵盖广泛的计算机科学技术，其中语音接口（自动语音识别、语音合成和人工对话系统）的成熟度和可用性对公众影响最为显著。最初，移动电话行业和车载免提应用推动了语音接口的发展，如今，像亚马逊 Echo 和谷歌 Home 这样的语音控制智能家居助手设备的出现，使音频领域的 AI 成为智能家居市场的关键驱动力。

1.3 AER 在智能家居应用中的契合点

李等人提到了三代家庭自动化技术：
1. 无线技术和代理服务器方法 ：使用传感器监测居住者的活动，并向服务器报告，服务器根据预定义程序操作其他电气设备。
2. 人工智能（AI）方法 ：通过 AI 方法学习居住者的行为模式，自动调整程序以适应行为变化，提高灵活性。
3. 机器人伙伴 ：系统的用户界面和行为旨在为系统赋予基本个性，使其更友好。

AER 以多种方式融入这三代智能家居应用：
1. 提供复杂传感方式 ：除了简单的声学响度测量，AER 能够标记特定声音的存在或识别特定场景的发生。
2. 实现语义解释 ：例如，烟雾报警器的声音可以指示火灾的可能性。
3. 模拟人类听觉功能 ：在实体家庭助手的情况下，AER 实现了超越语音和音乐的类人听觉和倾听功能。

从营销角度来看，智能家居中的 AER 具有以下价值：
- 安心保障 ：当用户不在家时，了解家中是否发生异常情况。
- 智能音频感知 ：通过机器倾听，使家庭能够感知周围环境，实现智能化。
- 提高音频感知性能 ：AER 旨在建模和识别复杂的音频模式，相比单纯的声学水平感知，能降低误报率。
- 传感方式互补 ：与视频相比，声音可以在黑暗中或角落处被感知。
- 传感方式聚合 ：AER 可以帮助消除其他传感器的歧义，例如检测到狗叫声时关闭运动传感器。

1.4 AER 在智能家居中的应用示例

以下是一些 AER 在智能家居中的应用示例：
|应用场景|具体描述|
| ---- | ---- |
|窗户破碎|无人居住的家中窗户破碎时，声音识别系统识别声音，家庭 HiFi 系统自动播放大声音乐或预录声音以阻止入侵者，灯光自动打开，并向房主手机发送警报。|
|烟雾和一氧化碳警报|无人居住的家中烟雾或一氧化碳警报响起时，无论警报的音调模式或同时发声的设备数量如何，声音识别系统都会识别声音并向房主手机发送警报。如果警报在夜间响起，灯光会自动打开，帮助家人安全快速撤离。|
|婴儿哭声|夜间婴儿开始哭泣时，声音识别系统识别声音，家庭音响系统自动播放舒缓的摇篮曲帮助婴儿入睡。如果婴儿持续哭泣一段时间，系统会向父母的可穿戴设备发送警报，唤醒一位父母而不打扰另一位，并打开夜灯。|
|狗叫声|家中只有狗时，狗开始吠叫，声音识别系统识别声音并向主人的移动设备发送警报。狗叫声的应用主要有安全和宠物护理两个方面，主人可以查看家庭摄像头、触发灯光亮起，或者通过对讲机与宠物对话并从自动喂食站分发零食。|
|异常检测|声音识别系统可以建立家庭的正常声音特征，识别异常声音（如激烈呼喊、求救声、强行进入等），并向房主或指定护理人员发送警报。|
|自定义声音|用户可以对声音识别系统进行编程，使其识别家中的特定声音，如入侵者警报、白色家电警报（洗衣机循环结束蜂鸣声、微波炉蜂鸣声等）或门铃声音。系统识别声音后可以触发自动响应，如向房主发送消息警报或执行连接设备的操作。|

虽然 AER 还有其他可能的应用场景，如专业安全、工业机器监控、老年人护理和智慧城市等，但智能家居应用在物联网的众多子领域中具有最具活力和规模的商业吸引力。

1.5 学术研究与工业研发的关系

学术研究和工业研发在 AER 技术的发展中扮演着不同的角色。学术研究旨在生成支持未来应用的基础知识，其发展不应受实际限制的约束，即使某些算法需要大量计算资源来提高声音识别性能，也有助于声音识别科学的发展。此外，学术研究的资源投入通常不如工业研发。工业研发则专注于提高可行产品的实际性能，以实现私人投资的回报。工业界常将学术研究成果视为创意来源，对其进行评估、改进和补充，形成“先进但有自己特色”的解决方案。研发过程通常是迭代的，包括对现场数据进行系统评估以确定实际挑战和性能目标，以及开发解决方案来解决这些问题。

知识转移通常是从学术界流向工业界，但工业应用也可以在不限制学术研究自由的情况下，引导学术界关注有用的问题，明确研究的影响路径。例如，自动语音识别（ASR）研究的历史中，不同的应用场景（自动听写、会议室转录、车载免提语音和如今的智能家居助手）相继引发了对不同问题的研究兴趣，推动了该领域的发展。因此，AER 研究社区可能需要围绕少数明确定义的应用达成共识，以类似的方式推动该领域的发展。智能家居应用是一个不错的候选，其商业活力有助于证明研究的影响路径，为研究提供资金支持。专注于智能家居应用虽然会对 AER 研究提出特定要求，但不会降低研究挑战的普遍性，因为家庭声音包含多种声学类别和现象。

2. 智能家居 AER 引发的新研究方向

2.1 音频事件作为结构化中断序列

许多文献中的检测方法采用逐帧输出事件存在与否的方式，决策有时根据类似于帧袋（BoF）方法的分类原则在较长的观察缓冲区中全局做出。然而，用户定义的声音事件可能并非对应于连续一致的音频帧序列。例如，间歇性的婴儿哭声或烟雾报警器模式中，目标声音会被沉默或背景噪声打断。此外，区分不同声音事件的关键可能不在于局部声学特征，而在于长期的顺序特征，如烟雾报警器的特定蜂鸣模式。用户更关注长时间段的声音事件，如长时间的婴儿哭声或烟雾报警器持续 10 秒后的警报，而非单个蜂鸣声或匹配的音频帧。

这表明用户感知的是声音概念，而非声学帧，用户定义的声音事件可能是长期、不纯但具有时间结构的序列，而 BoF 方法通常假设帧袋内的所有帧具有某种一致性，忽略了长期时间结构和中断的建模。尽管已有一些研究方向尝试在 AER 中引入时间建模，如隐马尔可夫模型（HMMs）、显式持续时间 HMMs、分数后处理或深度神经网络中的各种递归或时间上下文模型，但在中断建模方面，这些方法可能无法完全解决长期时间模式的显式建模问题，以及“中间”帧的广泛声学变异性问题。

此外，声音事件定义的模糊性给标准评估指标带来了困境。在 24/7 的 AER 框架中，目标音频事件在连续的背景声音中表现为长度可变的片段，对于 F 分数、精度和召回率中使用的可计数声学单元的定义，目前尚未达成明确共识。以整个事件为识别单元可能会导致评估偏差，而以帧为分类单元则会忽略长期时间建模。在两者之间，有限长度的块计数也存在非目标帧的可变存在问题，同样的粒度和纯度问题也出现在弱标记中。

因此，需要对声音事件进行更丰富的定义，摆脱从语音、说话者或音乐识别继承的帧袋、连续声学或“串珠”思维方式。对不一致中断和长期时间模式的更明确建模可以从自动语音合成技术中获得灵感，例如在该领域中，多空间密度已用于建模语音中浊音和清音部分的声学不一致性。用户对实际应用中音频事件的定义也支持更明确地引入时间建模，语音合成领域中使用的显式持续时间密度或隐半马尔可夫模型（HSMMs）可以为 AER 提供参考。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示了 AER 在智能家居中处理音频事件的基本流程：

graph LR
    A[音频输入] --> B[特征提取]
    B --> C[事件识别]
    C --> D{是否识别到事件}
    D -- 是 --> E[触发响应]
    D -- 否 --> A

2.2 将 24/7 识别重塑为开放集问题

在传统的音频事件识别中，通常假设测试集中的类别是已知的，即封闭集识别。然而，在智能家居的 24/7 监听场景下，会不断遇到未知的声音事件，这就需要将其视为开放集识别问题。

在封闭集识别中，模型只需要对预定义的有限类别进行分类。但在智能家居环境里，可能会出现新的设备声音、不同的环境噪音或者特殊的异常声音等未知类别。例如，新购买的电器可能会发出之前未训练过的声音，或者偶尔出现的户外施工噪音等。

开放集识别面临着几个关键挑战：
- 未知类别的处理 ：如何准确区分已知类别和未知类别是一个难题。传统的分类器往往在遇到未知样本时会错误地将其分类到已知类别中，导致误报。
- 模型的泛化能力 ：模型需要具备足够的泛化能力，能够在遇到未知声音时做出合理的判断，而不是盲目分类。
- 动态更新 ：随着时间的推移，智能家居环境中的声音会不断变化，模型需要能够动态更新以适应新的声音模式。

为了解决这些问题，一些研究方向正在探索中：
- 基于异常检测的方法 ：通过建立正常声音的模型，将与正常模式差异较大的声音视为异常或未知类别。例如，使用自编码器来学习正常声音的特征表示，当输入的声音与学习到的正常表示差异超过一定阈值时，判定为未知声音。
- 开放集分类算法 ：开发专门的开放集分类算法，能够在识别已知类别的同时，对未知类别进行合理的处理。例如，一些基于距离度量的方法，通过计算样本与已知类别中心的距离来判断其是否属于已知类别。

2.3 不完美声音捕获和有限计算能力的约束

在智能家居设备中，声音捕获通常受到设备硬件和环境的限制，导致声音质量不完美。同时，智能家居设备的计算能力也往往有限，这对 AER 系统的部署提出了挑战。

不完美声音捕获

• 背景噪音 ：智能家居环境中存在各种背景噪音，如空调声、电视声、户外交通噪音等。这些噪音会干扰声音识别的准确性，使得模型难以准确区分目标声音和背景噪音。
• 音频质量差异 ：不同的智能家居设备可能具有不同的音频捕获能力，导致输入的音频质量参差不齐。例如，一些廉价的传感器可能只能提供低采样率、低分辨率的音频数据。

有限计算能力

• 实时处理要求 ：智能家居应用通常需要实时处理音频数据，以快速响应声音事件。然而，有限的计算能力可能无法满足实时处理的要求，导致识别延迟。
• 资源限制 ：设备的内存和存储资源有限，无法存储大规模的模型或训练数据。这就需要开发轻量级的模型和算法，以适应设备的资源限制。

为了应对这些约束，研究人员提出了以下解决方案：
- 抗噪技术 ：采用各种抗噪技术来提高声音识别在嘈杂环境中的性能。例如，使用谱减法、维纳滤波等方法去除背景噪音，或者在模型训练阶段引入噪声数据进行增强训练。
- 轻量级模型 ：设计轻量级的神经网络模型，减少模型的参数数量和计算复杂度。例如，使用 MobileNet、ShuffleNet 等轻量级架构来替代传统的大型神经网络。
- 边缘计算与云协同 ：将部分计算任务卸载到云端，利用云端的强大计算能力进行复杂的模型推理。同时，在设备端进行简单的预处理和特征提取，以减少数据传输量和设备的计算负担。

3. 用户体验与 AER

3.1 用户体验的本质

用户体验是评估 AER 在智能家居应用中成功与否的重要指标。对于智能家居用户来说，他们更关心的是系统能否准确、及时地响应他们的需求，并且不会产生过多的误报或漏报。

良好的用户体验包括以下几个方面：
- 准确性 ：系统能够准确识别目标音频事件，避免误报和漏报。例如，在婴儿哭声识别中，能够准确区分婴儿的真实哭声和其他类似的声音。
- 及时性 ：系统能够及时响应音频事件，在事件发生后尽快触发相应的操作。例如，当烟雾报警器响起时，能够迅速向房主发送警报。
- 个性化 ：系统能够根据用户的个性化需求进行定制。例如，用户可以设置不同的声音事件阈值或响应方式。
- 易用性 ：系统的操作简单易懂，用户能够方便地配置和管理 AER 功能。

3.2 主观性能指标

除了传统的客观性能指标（如准确率、召回率等），还需要考虑主观性能指标来评估用户体验。主观性能指标通常基于用户的反馈和感受，例如：
- 满意度 ：用户对系统的整体满意度，通过问卷调查或用户评价来收集。
- 信任度 ：用户对系统识别结果的信任程度。如果系统经常误报，用户可能会对其失去信任。
- 干扰度 ：系统的响应是否会对用户造成干扰。例如，频繁的警报声可能会让用户感到烦躁。

以下是一个简单的表格，对比客观性能指标和主观性能指标：
|指标类型|指标名称|描述|
| ---- | ---- | ---- |
|客观性能指标|准确率|正确识别的音频事件数量与总事件数量的比例|
|客观性能指标|召回率|正确识别的目标音频事件数量与实际目标事件数量的比例|
|主观性能指标|满意度|用户对系统的整体满意程度|
|主观性能指标|信任度|用户对系统识别结果的信任程度|
|主观性能指标|干扰度|系统响应给用户带来的干扰程度|

3.3 标准 AER 性能指标与用户体验优化之间的差距

目前，标准的 AER 性能指标主要关注模型的分类准确性和效率，但这些指标可能无法完全反映用户的实际体验。例如，一个模型在准确率上表现良好，但可能会因为频繁的误报而导致用户体验不佳。

为了缩小这个差距，需要在研究和开发过程中更加注重用户体验。可以从以下几个方面入手：
- 结合主观和客观指标 ：在评估 AER 系统时，同时考虑主观和客观性能指标，以更全面地了解系统的性能。
- 用户参与设计 ：在系统设计和开发过程中，邀请用户参与，了解他们的需求和期望，以便更好地优化系统。
- 持续改进 ：根据用户的反馈和使用数据，不断改进系统的性能和用户体验。

4. 伦理与隐私保护问题

4.1 24/7 处理私人音频数据的伦理问题

智能家居中的 AER 系统需要 24/7 监听家庭环境中的音频数据，这引发了一系列伦理问题。例如，系统可能会记录用户的私人对话、个人隐私信息等，这可能会侵犯用户的隐私权。

此外，数据的使用和共享也需要遵循伦理原则。如果音频数据被不当使用或泄露，可能会对用户造成严重的影响。例如，音频数据可能被用于商业广告、监控或其他未经用户同意的目的。

4.2 隐私保护措施

为了保护用户的隐私，需要采取一系列的隐私保护措施：
- 数据加密 ：对采集到的音频数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
- 匿名化处理 ：在使用音频数据进行训练和分析时，对数据进行匿名化处理，去除用户的个人身份信息。
- 访问控制 ：严格控制对音频数据的访问权限，只有授权人员才能访问和处理数据。
- 透明性 ：向用户明确说明数据的使用目的、方式和共享情况，让用户能够做出知情的决策。

以下是一个 mermaid 流程图，展示了隐私保护措施在 AER 系统中的实施流程：

graph LR
    A[音频数据采集] --> B[数据加密]
    B --> C[匿名化处理]
    C --> D[存储]
    D --> E{是否需要访问数据}
    E -- 是 --> F[访问控制]
    F --> G[数据使用]
    E -- 否 --> D
    G --> H[透明性告知用户]

4.3 公众对 AER 技术的看法

公众对 AER 技术的看法受到伦理和隐私问题的影响。如果用户对隐私保护措施不满意，可能会对 AER 技术产生抵触情绪，从而阻碍其在智能家居市场的推广和应用。

因此，企业和研究机构需要加强对伦理和隐私问题的重视，采取有效的措施保护用户的隐私，提高公众对 AER 技术的信任度。同时，也需要加强对公众的宣传和教育，让他们了解 AER 技术的优势和隐私保护措施，促进技术的健康发展。

综上所述，音频事件识别在智能家居中具有巨大的应用潜力，但也面临着诸多挑战，包括新的研究方向、用户体验优化和伦理隐私保护等问题。通过不断的研究和创新，有望克服这些挑战，推动 AER 技术在智能家居领域的广泛应用。