NEC開發(fā)出了根據(jù)聲音來識別正在發(fā)生的狀況的“聲音狀況識別技術”，該技術可根據(jù)聲音來識別通過攝像頭影像難以察覺的狀況，可用于事故檢測、保安及監(jiān)護用途。
  據(jù)NEC介紹，原來的技術通過在各個環(huán)境中大量學習作為識別對象的“目標音”來實施檢測。但這時往往會大量混入識別時不需要的“環(huán)境噪聲”，因此很難檢測到遠處發(fā)生的細小目標音，并且很難導入到未知的環(huán)境中?！　　　〈舜伍_發(fā)的聲音狀況識別技術將麥克風收集到的聲音分為目標音和環(huán)境噪聲，使用從目標音中提取細小構成音的“構成音提取技術”和根據(jù)構成音的組合模式來判斷有無事件發(fā)生的“事件辨別技術”。在辨別“玻璃碎裂”這一事件時，首先利用構成音提取技術將“喀嚓”、“吧啦”、“啪啦”等會因環(huán)境而改變的聲音，細分為“喀”、“嚓”、“吧”、“啪”等不受環(huán)境影響的構成音。利用事件辨別技術事先學習由“喀”、“嚓”等構成音組合成的“事件模式”。與實際提取的構成音對照，辨別有無相關事件。并且，除了“玻璃碎裂”以外，還可辨別有無“罵聲”和“驚叫”等其他事件，有助于識別“有人在吵架”的狀況。通過將未學習的聲音成分作為環(huán)境噪聲來處理，即使在環(huán)境噪聲多的范圍內(nèi)，也可毫無遺漏地檢測細小的目標音，輕松導入到未知的環(huán)境。NEC通過驗證確認，即使在為原來5倍的遠距離下，也可實現(xiàn)充分的檢測?！　　　〈舜蔚穆曇魻顩r識別技術參加了聲音檢測方面的國際比賽“DCASE2016（IEEE AASP Challenge Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events 2016）”，在噪聲中的日常聲音檢測類別獲得了第一名。