 |
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) |
聯(lián)系電話
18948352970
公司信息
- 聯(lián)系人：
- 梁經(jīng)理
- 電話：
- 手機：
- 18948352970
- 傳真：
- 86-0755-85296639-604
- 地址：
- 深圳市寶安區(qū)鳳塘大道141號大洋田工業(yè)區(qū)2棟4樓
- 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：2024-12-16 09:35:51瀏覽次數(shù)：284
聯(lián)系我們時請說明是化工儀器網(wǎng)上看到的信息，謝謝!
聲明：該項目為非標定制服務(wù)功能,，只能根據(jù)實際需求確認后方可報價,，如有需求煩與我司客服聯(lián)系索要正式報價單,，給您帶來不便請諒解,！
在自然環(huán)境中,，背景噪音是一個巨大的挑戰(zhàn)。例如,，在街邊,、市場或者交通工具等環(huán)境中，可能會有車輛喇叭聲,、人群嘈雜聲,、機器轟鳴聲等各種各樣的噪音。這些噪音會掩蓋發(fā)聲物體的語音信號,，使得聲紋特征提取變得困難,。
聲紋識別也叫聲音識別，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,。
自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術(shù)系統(tǒng)批量供應(yīng)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,。
自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術(shù)系統(tǒng)批量供應(yīng)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?。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(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,，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
