 |
深圳市奧斯恩凈化技術有限公司
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 10:31:51瀏覽次數(shù)：381
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,！
聲紋識別也叫聲音識別，是一種生物識別技術,，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。其生物學基礎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,。
在環(huán)境監(jiān)測中，可以識別自然界的聲音（如洪水,、地震等災害相關的聲音）和工業(yè)環(huán)境中的異常聲音（如機器故障聲）,，及時發(fā)出警報。
在安防監(jiān)控領域,，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,、生態(tài)學等領域,，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,，為保護野生動物和生態(tài)環(huán)境提供科學依據(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用主要體現(xiàn)在深度學習技術中,，特別是卷積神 經(jīng)網(wǎng)絡的應用。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用前景，但 是在實際應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。
聲紋識別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統(tǒng)技術路線
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,，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)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。
技術參數(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
