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深圳市奧斯恩凈化技術有限公司
主營產品： 環境噪聲揚塵監測系統,手持式粉塵檢測報警儀,在建工地揚塵在線監控系統,建設工地揚塵噪聲污染在線監測系統 |
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公司信息
- 聯系人：
- 梁經理
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- 深圳市寶安區鳳塘大道141號大洋田工業區2棟4樓
- 郵編：
- 518100
- 個性化：
- www.china-osen.cn
| 參考價 | ￥ 20000 |
| 訂貨量 | 1套 |
- 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：2024-12-12 14:29:52瀏覽次數：552
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技術特點：
1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學習算法，對環境中的噪聲進行分類，以判斷其可能的來源和類型。例如，區分機器噪聲、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，如噪聲環境的復雜性、語音信號的多樣性以及模型的優化等問題。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特征的類別分類。
技術參數：
1.基于Pytorch實現的聲紋識別模型：模型是一種基于深度學習的說話人識別系統，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。
2.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。
3.模型訓練集：>10000個訓練樣本。
4.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。
5.聲紋識別準確率：≥85%。
6.識別響應速率：>3s。
7.調用方式：支持云端調用或者本地終端調用。
8.技術協議：支持HTTP協議。
聲紋AI識別溯源模塊 聲源智能識別技術盒子
聲紋AI識別溯源模塊 聲源智能識別技術盒子
