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環(huán)保APP正式上線

奧斯恩智能聲紋/聲源識(shí)別技術(shù)盒子

參考價(jià) 20000
訂貨量 ≥1
具體成交價(jià)以合同協(xié)議為準(zhǔn)
  • 公司名稱深圳市奧斯恩凈化技術(shù)有限公司
  • 品       牌奧斯恩
  • 型       號(hào)OSEN-ZSW
  • 所  在  地深圳市
  • 廠商性質(zhì)生產(chǎn)廠家
  • 更新時(shí)間2024/10/21 8:22:50
  • 訪問(wèn)次數(shù)118
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奧斯恩2012年創(chuàng)立于深圳寶安區(qū),國(guó)家高新技術(shù)企業(yè),深圳市高新技術(shù)企業(yè),創(chuàng)新型中小企業(yè),科技型中小企業(yè),AIOT智能互聯(lián)整體解決方案提供商。

奧斯恩是一家依托AIOT智能互聯(lián)技術(shù)感知,融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能AI、區(qū)塊鏈、遙感技術(shù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù),專注于聲學(xué)環(huán)境、智慧環(huán)境、應(yīng)急安全、自然生態(tài)、水文水質(zhì)、AI視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域儀器設(shè)備研發(fā)制造、銷售與安裝運(yùn)維,跨領(lǐng)域信息化軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā),環(huán)境綜合應(yīng)用服務(wù)的研發(fā)制造型企業(yè)。

奧斯恩以市場(chǎng)需求為研發(fā)導(dǎo)向,以技術(shù)創(chuàng)新為發(fā)展驅(qū)動(dòng),業(yè)務(wù)始終圍繞“產(chǎn)品+應(yīng)用解決方案+數(shù)據(jù)服務(wù)”展開(kāi),產(chǎn)品定位于中高&端市場(chǎng),廣泛應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境、安全,應(yīng)急監(jiān)測(cè)、城市管理、智慧工地、聲環(huán)境監(jiān)測(cè)、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)、畜牧業(yè)及科研院校等領(lǐng)域。







工地?fù)P塵噪聲污染監(jiān)測(cè)設(shè)備,揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)傳感器,負(fù)氧離子監(jiān)測(cè)站,揮發(fā)性有機(jī)污染物在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),VOC在線預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng),網(wǎng)格化空氣站,微型空氣站,氣象監(jiān)測(cè)站,空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站,土壤墑情監(jiān)測(cè)站,雨量監(jiān)測(cè)站,環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng),大氣污染檢測(cè)云平臺(tái),大氣污染源監(jiān)控系統(tǒng)
加工定制
奧斯恩智能聲紋/聲源識(shí)別技術(shù)盒子采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。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)分類器實(shí)現(xiàn)特征的類別分類。
奧斯恩智能聲紋/聲源識(shí)別技術(shù)盒子 產(chǎn)品信息

  聲明:以上價(jià)格不代表實(shí)際價(jià)格,需要根據(jù)實(shí)際需求確認(rèn)后方可定價(jià)格,我司配置有很多種,配置高,價(jià)格高,有需要請(qǐng)電話咨詢或者在線聯(lián)系客服,給您帶來(lái)不便請(qǐng)諒解!

  人類語(yǔ)言的產(chǎn)生是人體語(yǔ)言中樞與發(fā)音器官之間一個(gè)復(fù)雜的生理物理過(guò)程,人在講話時(shí)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(gè)人的差異很大,所以任何兩個(gè)人的聲紋圖譜都有差異。每個(gè)人的語(yǔ)音聲學(xué)特征既有相對(duì)穩(wěn)定性,又有變異性,不是絕對(duì)的、一成不變的。這種變異可來(lái)自生理、病理、心理、模擬,也與環(huán)境干擾有關(guān)。盡管如此,由于每個(gè)人的發(fā)音器官都不盡相同,因此在一般情況下,人們?nèi)阅軈^(qū)別不同的人的聲音或判斷是否是同一人的聲音。

  聲紋識(shí)別,也叫聲音識(shí)別,是一種生物識(shí)別技術(shù),通過(guò)轉(zhuǎn)換聲音信號(hào)為電信號(hào),用計(jì)算機(jī)進(jìn)行特征提取和身份驗(yàn)證。其生物學(xué)基礎(chǔ)在于生物的語(yǔ)音信號(hào)攜帶著獨(dú)&特的聲波頻譜,就像指紋一樣具有唯&一性和穩(wěn)定性。

奧斯恩智能聲紋/聲源識(shí)別技術(shù)盒子

  聲紋識(shí)別的主要任務(wù)包括:語(yǔ)音信號(hào)處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋比對(duì)、判別決策等。

奧斯恩智能聲紋/聲源識(shí)別技術(shù)盒子技術(shù)參數(shù)

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。

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

模型訓(xùn)練集:>15000 個(gè)訓(xùn)練樣本

聲音類型:聲音類型主要?jiǎng)澐譃槲宕箢悇e,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)聲音子類別

聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率:≥85%

識(shí)別響應(yīng)速率:>3s

調(diào)用方式:支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用

技術(shù)協(xié)議:支持 HTTP 協(xié)議

奧斯恩智能聲紋/聲源識(shí)別技術(shù)盒子

奧斯恩智能聲紋/聲源識(shí)別技術(shù)盒子技術(shù)特點(diǎn)

1.噪聲聲音類型識(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,以判斷其可能的來(lái)源和類型。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

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,不少于 50 個(gè)聲音子類別;

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。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)分類器實(shí)現(xiàn)特征的類別分類。


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