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青島明德環(huán)保儀器有限公司

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OSEN-ZSW 自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術系統(tǒng)批量供應

參考價 20000
訂貨量 ≥1
具體成交價以合同協(xié)議為準

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  奧斯恩創(chuàng)立于2012年,榮獲國家高新技術企業(yè)、創(chuàng)新型中小企業(yè),科技型中小企業(yè)認定,是一家依托AIOT智能互聯(lián)技術感知,融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能AI、區(qū)塊鏈、遙感技術、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術等研發(fā)型制造企業(yè),專注于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測終端儀器設備研發(fā)制造,信息化軟件平臺開發(fā),AIOT智能應用場景解決方案。

  目前在深圳、佛山、新疆建立有三個生產(chǎn)基地,自建有生產(chǎn)流水線、產(chǎn)品老化車間、標準檢驗車間、數(shù)據(jù)質(zhì)控測試室、環(huán)境技術工程實驗室,產(chǎn)品體驗展示廳等,總面積約12000m2。成都設立了子公司,在南寧、三亞、蘇州、長沙、銀川、蘭州、漳州、昆明設立有辦事處。

  奧斯恩以硬件產(chǎn)品,軟件平臺,AI算法和整體應用解決方案為核心,產(chǎn)品定位于中高&端市場,廣泛應用于環(huán)境、應急安全監(jiān)測、自然生態(tài)、城市管理、智慧工地、聲學監(jiān)測、電力、垃圾焚燒、水泥、鋼鐵、空分、石油化工、園林水利、智慧農(nóng)業(yè)、智慧園區(qū)、畜牧業(yè),鄉(xiāng)村振興、科研院校等領域。產(chǎn)品銷售范圍遍布大陸與港澳臺、中亞、南亞、中東、東南亞、非洲、南美洲、北美洲,奧斯恩借助國家“一帶一路”戰(zhàn)略合作框架,積極拓展海外市場。


揚塵監(jiān)測,在線揚塵噪音監(jiān)測系統(tǒng),工地揚塵在線監(jiān)控設備,大氣負氧離子監(jiān)測儀,氣象自動監(jiān)測站等。

產(chǎn)地類別 國產(chǎn) 價格區(qū)間 1萬-2萬
應用領域 環(huán)保

  聲明:該項目為非標定制服務功能,只能根據(jù)實際需求確認后方可報價,如有需求煩與我司客服聯(lián)系索要正式報價單,給您帶來不便請諒解!

  在自然環(huán)境中,背景噪音是一個巨大的挑戰(zhàn)。例如,在街邊、市場或者交通工具等環(huán)境中,可能會有車輛喇叭聲、人群嘈雜聲、機器轟鳴聲等各種各樣的噪音。這些噪音會掩蓋發(fā)聲物體的語音信號,使得聲紋特征提取變得困難。

  聲紋識別也叫聲音識別,是一種生物識別技術,通過轉(zhuǎn)換聲音信號為電信號,用計算機進行特征提取和身份驗證。其生物學基礎在于生物的語音信號攜帶著獨&特的聲波頻譜,就像指紋一樣具有唯&一性和穩(wěn)定性。

自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術系統(tǒng)批量供應

  自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術系統(tǒng)批量供應的主要任務包括:語音信號處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋 比對、判別決策等。

技術特點

1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學習算法,對環(huán)境中的噪聲進行分類,以判 斷其可能的來源和類型。例如,區(qū)分機器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。

3.AI 在噪聲聲音類型識別中的應用主要體現(xiàn)在深度學習技術中,特別是卷積神 經(jīng)網(wǎng)絡的應用。首先,需要收集大量的聲音數(shù)據(jù),并利用深度學習算法對這 些數(shù)據(jù)進行訓練,以提取出有用的特征并進行模型優(yōu)化。然后,將輸入的聲 音與已知的聲音模型進行比對,通過計算輸入聲音的特征與模型之間的距離 或相似度,來確定輸入聲音的身份。

3.此外,對于特定的應用場景,如室內(nèi)場景、戶外場景識別,公共場所、辦公 室場景識別等,還可以使用專門的音頻處理前端部分。

4.值得注意的是,盡管 AI 在噪聲聲音類型識別方面有著廣泛的應用前景,但 是在實際應用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn),如噪聲環(huán)境的復雜性、語音信號的多 樣性以及模型的優(yōu)化等問題。因此,如何提高噪聲聲音類型識別的準確性和 魯棒性,仍然是未來研究的重要方向。

自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術系統(tǒng)批量供應

自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術系統(tǒng)批量供應技術路線

1.建立音頻樣例庫,覆蓋面廣,根據(jù)不同的噪聲監(jiān)管單位將聲音劃分為五大類, 不少于 50 個聲音子類別;

3.通過深度學習 AI 技術,對噪聲樣本進行分析和處理,提取出其中的聲紋特 征,構建聲紋識別模型;

3.不斷的測試和優(yōu)化,提高聲紋識別模型的準確性和魯棒性,使其能夠在各種 環(huán)境和條件下都能準確地識別出聲紋類型;

4.采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)音頻事件的識別分類。通過卷積操作對音頻進行時域特征和 logmel 頻域特征的提取,并結合波形的時域特征和頻域特 征作為音頻的有效特征,再通過卷積采樣進一步獲取特征圖,最終以全連接 網(wǎng)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

技術參數(shù)

主控芯片:Rockchip RK358

CPU:8 核 64 位處理器 4 個 Cortex-A76 和 4 個 Cortex-A55 及獨立的 NEON 協(xié)處理器 Cortex-A76 主頻 2.4GHz,Cortex-A55 主頻 1.8GHz

GPU:集成 ARM Mali-G610;內(nèi)置 3D GPU;兼容 OpenGL ES1.1/2.0/3.2、 OpenCL 2.2 和 Vulkan 1.2

NPU:內(nèi)嵌的 NPU 支持 INT4/INT8/INT16/FP16 混合運算,算力高達 6Top 

存儲:8G+64G emmc 

接口:有 2 個 HDMl 輸出端口,1 個輸入 HDMl 端口,最高可解碼 8K@60P 視頻,兩個 PCIe 擴展的 2.5G 以太網(wǎng)接口,配備一個支持安裝 NVMe 固態(tài) 硬盤的 M.2 M-Key 插槽,一個支持 Wi-Fi6/BT 模塊的 M.2 E-Key 插槽。此 外,有 2 個 USB 3.0、2 個 USB 2.0、2 個 Type-C(其中一個為電源接口)

基于 Pytorch 實現(xiàn)的聲紋識別模型:模型是一種基于深度學習的說話人識別 系統(tǒng),其結構中融入了通道注意力機制、信息傳播和聚合操作。這個模型的 關鍵組成部分包括多層幀級別的 TDNN 層、一個統(tǒng)計池化層以及兩層句子 級別的全連接層,此外還配備了一層 softmax,損失函數(shù)為交叉熵。

特征提?。侯A加重->分加窗->離散傅里葉變換->梅爾濾波器組->逆離散傅里葉變換

模型訓練集:>100000 個訓練樣本

聲音類型:聲音類型主要劃分為五大類別,分別為生活噪聲、施工噪聲、工 業(yè)噪聲、交通噪聲、自然噪聲,其中包含打雷,犬吠,刮風,敲擊、蟲鳴鳥 叫、蛙鳴等不少于 50 個聲音子類別

聲紋識別準確率:≥90%

識別響應速率:<1s

調(diào)用方式:支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用

技術協(xié)議:支持 HTTP 協(xié)議

接口種類:USB、HDMI、SD、RJ45

電源接口:TYPE-C

工作電壓:5V3A



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