声学事件检测技术的工作原理

当用户启用离家模式时，智能设备会启动声学事件检测系统（AED）。该系统通过两个层级模型进行运作：首先在设备端采用循环神经网络（RNN）处理音频输入，利用长短期记忆网络（LSTM）分析时序数据以精确识别声音发生的时间点。设备端模型还集成多任务学习框架，通过多个输出层同步检测不同事件（如脚步声与玻璃破碎声），这种设计使系统具备高度可扩展性——仅需新增输出层即可识别新声音类型。

当设备检测到用户预设的安全声音（如烟雾警报）时，音频片段会被上传至云端进行二次验证。云端采用更强大的识别系统过滤环境噪音导致的误报，确认后通过移动应用向用户发送包含音频片段的警报。

数据训练的创新方法

由于家庭安全事件数据稀缺，研究团队采用半监督学习与自监督学习技术：前者利用少量标注数据驱动大量未标注数据的学习，后者则完全通过数据自生成训练目标。针对玻璃破碎等短暂且多变的声音，团队通过租赁仓库爆破数百种不同类型玻璃的方式构建真实数据集，以此训练初始种子模型。

隐私与效能优化

系统始终遵循隐私保护原则：音频数据仅在设备端模型识别为潜在威胁时才上传云端，日常声音会在设备端处理后立即丢弃。用户可通过应用查看或删除被检测的音频记录。研究团队通过模型优化显著降低资源消耗，确保边缘设备高效运行。

环境适应性升级

最新推出的订阅服务新增入侵检测功能（如脚步声与门窗异响），并允许用户根据居住环境（如都市公寓或独栋住宅）调整检测灵敏度，以应对不同噪声环境的挑战。