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深圳市奧斯恩凈化技術有限公司

主營產品: 環(huán)境噪聲揚塵監(jiān)測系統(tǒng),手持式粉塵檢測報警儀,在建工地揚塵在線監(jiān)控系統(tǒng),建設工地揚塵噪聲污染在線監(jiān)測系統(tǒng)

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公司信息

聯(lián)人:
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OSEN-ZSW生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發(fā)
生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發(fā)
參考價 20000
訂貨量 1
具體成交價以合同協(xié)議為準
  • 型號 OSEN-ZSW
  • 品牌 OSEN/奧斯恩
  • 廠商性質 生產商
  • 所在地 深圳市

更新時間:2024-08-28 17:33:28瀏覽次數:779

聯(lián)系我們時請說明是化工儀器網上看到的信息,謝謝!

【簡單介紹】
產地類別 國產 應用領域 環(huán)保
生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發(fā)采用深度卷積神經網絡算法實現(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,最終以全連接網絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

  聲明:以上價格不代表實際價格,需要根據實際需求確認后方可定價格,我司配置有很多種,配置高,價格高,有需要請電話咨詢或者在線聯(lián)系客服,給您帶來不便請諒解!

  人類語言的產生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復雜的生理物理過程,人在講話時使用的發(fā)聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個人的差異很大,所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。每個人的語音聲學特征既有相對穩(wěn)定性,又有變異性,不是絕對的、一成不變的。這種變異可來自生理、病理、心理、模擬,也與環(huán)境干擾有關。盡管如此,由于每個人的發(fā)音器官都不盡相同,因此在一般情況下,人們仍能區(qū)別不同的人的聲音或判斷是否是同一人的聲音。

  聲紋識別,也叫聲音識別,是一種生物識別技術,通過轉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。

生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發(fā)

  生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發(fā)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。

技術參數

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,損失函數為交叉熵。

特征提取:預加重->分加窗->離散傅里葉變換->梅爾濾波器組->逆離散傅里葉變換 -->image

模型訓練集:>15000 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,刮風,敲擊、蟲鳴鳥叫等不 少于 50 個聲音子類別

聲紋識別準確率:≥85%

識別響應速率:>3s

調用方式:支持云端調用或者本地終端調用

技術協(xié)議:支持 HTTP 協(xié)議

生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發(fā)

生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發(fā)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。

2.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,特別是卷積神經網絡的應用。首先,需要收集大量的聲音數據,并利用深度學習算法對這些數據進行訓練,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。

技術路線

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

2.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.采用深度卷積神經網絡算法實現(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,最終以全連接網絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。



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