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深圳市奧斯恩凈化技術(shù)有限公司
主營產(chǎn)品： 環(huán)境噪聲揚塵監(jiān)測系統(tǒng),手持式粉塵檢測報警儀,在建工地揚塵在線監(jiān)控系統(tǒng),建設(shè)工地揚塵噪聲污染在線監(jiān)測系統(tǒng) |
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- 郵編：
- 518100
- 個性化：
- www.china-osen.cn
- 網(wǎng)址：
- www.china-aosien.com
| 參考價 | ￥ 20000 |
| 訂貨量 | 1套 |
- 型號 OSEN-ZSW
- 品牌 OSEN/奧斯恩
- 廠商性質(zhì) 生產(chǎn)商
- 所在地 深圳市
更新時間：2024-09-10 16:41:41瀏覽次數(shù)：684
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聲紋算法識別模型產(chǎn)品 支持HTTP協(xié)議也叫聲音識別,，是一種生物識別技術(shù),，通過轉(zhuǎn)換聲音信號為電信 號，用計算機進行特征提取和身份驗證,。其生物學(xué)基礎(chǔ)在于生物的語音信號攜帶著獨&特的聲波頻譜,，就像指紋一樣具有唯&一性和穩(wěn)定性。
人類語言的產(chǎn)生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復(fù)雜的生理物理過程,， 人在講話時使用的發(fā)聲器官--舌,、牙齒、喉頭,、肺,、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個 人的差異很大，所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。每個人的語音聲學(xué)特征既 有相對穩(wěn)定性,，又有變異性,，不是絕對的、一成不變的,。這種變異可來自生理,、 病理、心理,、模擬,、偽&裝，也與環(huán)境干擾有關(guān),。盡管如此,，由于每個人的發(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
換做其他生物或者物體也是。同一類的聲音的語音信號也攜帶著獨&特的聲波 頻譜,。提取出來并做分類和識別,。這個就是聲紋識別技術(shù)。
聲紋算法識別模型產(chǎn)品 支持HTTP協(xié)議的主要任務(wù)包括：語音信號處理,、聲紋特征提取,、聲紋建模、聲紋 比對,、判別決策等,。
技術(shù)特點
1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學(xué)習(xí)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(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)進行訓(xùn)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(fù)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(xué)習(xí) 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,。
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(xué)習(xí)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 個訓(xùn)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(fēng),，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
