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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(yáng)塵監(jiān)測系統(tǒng),手持式粉塵檢測報(bào)警儀,在建工地?fù)P塵在線監(jiān)控系統(tǒng),建設(shè)工地?fù)P塵噪聲污染在線監(jiān)測系統(tǒng) |

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- 聯(lián)系人:
- 梁經(jīng)理
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- 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(gè)性化:
- www.china-osen.cn
- 網(wǎng)址:
- www.china-aosien.com
參考價(jià) | ¥ 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(shí)間:2024-12-16 10:31:51瀏覽次數(shù):379
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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(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)在于生物的語音信號攜帶著獨(dú)&特的聲波頻譜,,就像指紋一樣具有唯&一性和穩(wěn)定性,。
在環(huán)境監(jiān)測中,可以識別自然界的聲音(如洪水,、地震等災(zāi)害相關(guān)的聲音)和工業(yè)環(huán)境中的異常聲音(如機(jī)器故障聲),,及時(shí)發(fā)出警報(bào)。
在安防監(jiān)控領(lǐng)域,,可以通過識別監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的異常聲音(如玻璃破碎聲,、槍聲)來輔助安全防范,提高監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平,。
在動物行為學(xué),、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域,可以用于識別動物的叫聲,,研究動物的交流行為,、物種分布和生態(tài)環(huán)境。例如,,通過在野外長期監(jiān)測鳥類叫聲,,識別不同鳥類的種類和行為模式,為保護(hù)野生動物和生態(tài)環(huán)境提供科學(xué)依據(jù),。
聲紋識別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)
1.噪聲聲音類型識別是指通過機(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(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(zhǔn)確性和 魯棒性,,仍然是未來研究的重要方向。
聲紋識別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統(tǒng)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)建聲紋識別模型,;
3.不斷的測試和優(yōu)化,,提高聲紋識別模型的準(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。
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: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(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別的 TDNN 層,、一個(gè)統(tǒng)計(jì)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(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
聲紋識別準(zhǔn)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