聲明：以上價格不代表實際價格,，需要根據(jù)實際需求確認后方可定價格,，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!

環(huán)境監(jiān)測需求背景

  隨著城市化進程的加快,，噪聲污染問題日益突出,。城市中的交通噪聲、工業(yè)噪聲,、建筑施工噪聲等對人們的生活和健康造成了嚴重影響,。環(huán)境聲紋識別系統(tǒng)可以準確識別不同類型的噪聲源，為噪聲污染的治理提供科學依據(jù),。

  在自然生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中,，通過對環(huán)境聲紋的識別可以了解生物的活動情況、生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況等,。例如,，通過識別鳥類、昆蟲等生物的聲音來監(jiān)測生物多樣性的變化，及時發(fā)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)中的異常情況,。

奧斯恩廠商 自然環(huán)境聲紋數(shù)據(jù)采集識別系統(tǒng)技術(shù)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。

3.AI 在噪聲聲音類型識別中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在深度學習技術(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),，并利用深度學習算法對這 些數(shù)據(jù)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(yīng)用場景，如室內(nèi)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(yīng)用前景,，但 是在實際應(yīng)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(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 個聲音子類別,；

3.通過深度學習 AI 技術(shù)，對噪聲樣本進行分析和處理，提取出其中的聲紋特 征,，構(gòu)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jié)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(wǎng)絡(luò)分類器實現(xiàn)特征的類別分類,。

奧斯恩廠商 自然環(huán)境聲紋數(shù)據(jù)采集識別系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

主控芯片：Rockchip RK358

CPU：8 核 64 位處理器 4 個 Cortex-A76 和 4 個 Cortex-A55 及獨立的 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 混合運算，算力高達 6Top 

存儲：8G+64G emmc 

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

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(jié)構(gòu)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(guān)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(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

模型訓練集：>100000 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,，犬吠，刮風，敲擊,、蟲鳴鳥 叫,、蛙鳴等不少于 50 個聲音子類別

聲紋識別準確率：≥90%

識別響應(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