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深圳市奧斯恩凈化技術(shù)有限公司
主營(yíng)產(chǎn)品： 環(huán)境噪聲揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)系統(tǒng),手持式粉塵檢測(cè)報(bào)警儀,在建工地?fù)P塵在線(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng),建設(shè)工地?fù)P塵噪聲污染在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng) |
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公司信息
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- 518100
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- www.china-osen.cn
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- www.china-aosien.com
| 參考價(jià) | ￥ 20000 |
| 訂貨量 | 1套 |
- 型號(hào) OSEN-ZSW
- 品牌 OSEN/奧斯恩
- 廠(chǎng)商性質(zhì) 生產(chǎn)商
- 所在地 深圳市
更新時(shí)間：2025-01-08 10:46:40瀏覽次數(shù)：408
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| 產(chǎn)地類(lèi)別 | 國(guó)產(chǎn) | 應(yīng)用領(lǐng)域 | 環(huán)保 |
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技術(shù)特點(diǎn)：
1.噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別是指通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)環(huán)境中的噪聲進(jìn)行分類(lèi)，以判斷其可能的來(lái)源和類(lèi)型。例如，區(qū)分機(jī)器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。
2.AI在噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。首先，需要收集大量的聲音數(shù)據(jù)，并利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提取出有用的特征并進(jìn)行模型優(yōu)化。然后，將輸入的聲音與已知的聲音模型進(jìn)行比對(duì)，通過(guò)計(jì)算輸入聲音的特征與模型之間的距離或相似度，來(lái)確定輸入聲音的身份。
3.此外，對(duì)于特定的應(yīng)用場(chǎng)景，如室內(nèi)場(chǎng)景、戶(hù)外場(chǎng)景識(shí)別，公共場(chǎng)所、辦公室場(chǎng)景識(shí)別等，還可以使用專(zhuān)門(mén)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(lèi)型識(shí)別方面有著廣泛的應(yīng)用前景，但是在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，如噪聲環(huán)境的復(fù)雜性、語(yǔ)音信號(hào)的多樣性以及模型的優(yōu)化等問(wèn)題。因此，如何提高噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，仍然是未來(lái)研究的重要方向。
技術(shù)路線(xiàn)：
1.建立音頻樣例庫(kù)，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(lèi)，不少于50個(gè)聲音子類(lèi)別；
2.通過(guò)深度學(xué)習(xí)AI技術(shù)，對(duì)噪聲樣本進(jìn)行分析和處理，提取出其中的聲紋特征，構(gòu)建聲紋識(shí)別模型；
3.不斷的測(cè)試和優(yōu)化，提高聲紋識(shí)別模型的準(zhǔn)確性和魯棒性，使其能夠在各種環(huán)境和條件下都能準(zhǔn)確地識(shí)別出聲紋類(lèi)型；
4.采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類(lèi)。通過(guò)卷積操作對(duì)音頻進(jìn)行時(shí)域特征和logmel頻域特征的提取，并結(jié)合波形的時(shí)域特征和頻域特征作為音頻的有效特征，再通過(guò)卷積采樣進(jìn)一步獲取特征圖，最終以全連接網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)特征的類(lèi)別分類(lèi)。
技術(shù)參數(shù)：
1.基于Pytorch實(shí)現(xiàn)的聲紋識(shí)別模型：模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)中融入了通道注意力機(jī)制、信息傳播和聚合操作。這個(gè)模型的關(guān)鍵組成部分包括多層幀級(jí)別的TDNN層、一個(gè)統(tǒng)計(jì)池化層以及兩層句子級(jí)別的全連接層，此外還配備了一層softmax，損失函數(shù)為交叉熵。
2.特征提?。侯A(yù)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。
3.模型訓(xùn)練集：>10000個(gè)訓(xùn)練樣本。
4.聲音類(lèi)型：聲音類(lèi)型主要?jiǎng)澐譃槲宕箢?lèi)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(fēng)，敲擊、蟲(chóng)鳴鳥(niǎo)叫等不少于50個(gè)聲音子類(lèi)別。
5.聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率：≥85%。
6.識(shí)別響應(yīng)速率：>3s。
7.調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用。
8.技術(shù)協(xié)議：支持HTTP協(xié)議。
聲紋聲源AI識(shí)別分析算法盒子可提供樣機(jī)測(cè)試
聲紋聲源AI識(shí)別分析算法盒子可提供樣機(jī)測(cè)試
