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深圳市奧斯恩凈化技術(shù)有限公司

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OSEN-ZSW聲紋識(shí)別算法儀器 噪聲音頻AI識(shí)別分類系統(tǒng)的詳細(xì)資料

 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,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!

 聲紋識(shí)別技術(shù),類似于人類指紋識(shí)別,是基于聲音的獨(dú)&特進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)。最初的聲紋識(shí)別應(yīng)用主要集中在人聲的特征提取和身份認(rèn)證上。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步,聲紋識(shí)別系統(tǒng)逐步向更加復(fù)雜的自然環(huán)境聲音識(shí)別拓展。

 自然環(huán)境中包含了豐富的聲音信息,比如風(fēng)聲、雨聲、鳥鳴、交通噪音、流水聲等,這些聲音中蘊(yùn)含了大量的環(huán)境特征信息。相比于傳統(tǒng)的語音識(shí)別,環(huán)境聲紋識(shí)別不僅要提取個(gè)體的聲音特征,還需要處理背景噪聲、非語音信號(hào)等復(fù)雜因素。

聲紋識(shí)別算法儀器 噪聲音頻AI識(shí)別分類系統(tǒng)

聲紋識(shí)別算法儀器 噪聲音頻AI識(shí)別分類系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

主控芯片:Rockchip RK358

CPU:8 核 64 位處理器 4 個(gè) Cortex-A76 和 4 個(gè) Cortex-A55 及獨(dú)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(yùn)算,算力高達(dá) 6Top

存儲(chǔ):8G+64G emmc

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

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。

特征提取:預(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

模型訓(xùn)練集:>100000 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,犬吠,刮風(fēng),敲擊、蟲鳴鳥 叫、蛙鳴等不少于 50 個(gè)聲音子類別

聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率:≥90%

識(shí)別響應(yīng)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(shù)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

聲紋識(shí)別算法儀器 噪聲音頻AI識(shí)別分類系統(tǒng)

聲紋識(shí)別算法儀器 噪聲音頻AI識(shí)別分類系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)

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

3.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,通過計(jì)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(yīng)用場景,如室內(nèi)場景、戶外場景識(shí)別,公共場所、辦公 室場景識(shí)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(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、語音信號(hào)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(shí)別的準(zhǔn)確性和 魯棒性,仍然是未來研究的重要方向。

技術(shù)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(gè)聲音子類別;

3.通過深度學(xué)習(xí) AI 技術(shù),對噪聲樣本進(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。通過卷積操作對音頻進(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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