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工業(yè)企業(yè)噪聲聲紋算法識別模型產(chǎn)品

參考價	￥ 20000
訂貨量	≥1套

具體成交價以合同協(xié)議為準

公司名稱深圳市奧斯恩凈化技術(shù)有限公司
品牌奧斯恩
型號OSEN-ZSW
所在地深圳市
廠商性質(zhì)生產(chǎn)廠家
更新時間2024/11/24 21:45:38
訪問次數(shù)139

產(chǎn)品標簽:

聲紋識別聲紋算法識別模型產(chǎn)品

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公司介紹主營產(chǎn)品

奧斯恩創(chuàng)立于2012年，榮獲國家高新技術(shù)企業(yè)、創(chuàng)新型中小企業(yè)，科技型中小企業(yè)認定，是一家依托AIOT智能互聯(lián)技術(shù)感知，融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能AI、區(qū)塊鏈、遙感技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)等研發(fā)型制造企業(yè)，專注于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測終端儀器設(shè)備研發(fā)制造，信息化軟件平臺開發(fā)，AIOT智能應(yīng)用場景解決方案。

目前在深圳、佛山、新疆建立有三個生產(chǎn)基地，自建有生產(chǎn)流水線、產(chǎn)品老化車間、標準檢驗車間、數(shù)據(jù)質(zhì)控測試室、環(huán)境技術(shù)工程實驗室，產(chǎn)品體驗展示廳等，總面積約12000m2。成都設(shè)立了子公司，在南寧、三亞、蘇州、長沙、銀川、蘭州、漳州、昆明設(shè)立有辦事處。

奧斯恩以硬件產(chǎn)品，軟件平臺，AI算法和整體應(yīng)用解決方案為核心，產(chǎn)品定位于中高&端市場，廣泛應(yīng)用于環(huán)境、應(yīng)急安全監(jiān)測、自然生態(tài)、城市管理、智慧工地、聲學(xué)監(jiān)測、電力、垃圾焚燒、水泥、鋼鐵、空分、石油化工、園林水利、智慧農(nóng)業(yè)、智慧園區(qū)、畜牧業(yè)，鄉(xiāng)村振興、科研院校等領(lǐng)域。產(chǎn)品銷售范圍遍布大陸與港澳臺、中亞、南亞、中東、東南亞、非洲、南美洲、北美洲，奧斯恩借助國家“一帶一路”戰(zhàn)略合作框架，積極拓展海外市場。

展開顯示更多內(nèi)容

工地揚塵噪聲污染監(jiān)測設(shè)備，揚塵監(jiān)測傳感器，負氧離子監(jiān)測站，揮發(fā)性有機污染物在線監(jiān)測系統(tǒng)，VOC在線預(yù)警監(jiān)測系統(tǒng)，網(wǎng)格化空氣站，微型空氣站，氣象監(jiān)測站，空氣質(zhì)量監(jiān)測站，土壤墑情監(jiān)測站，雨量監(jiān)測站，環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，大氣污染檢測云平臺，大氣污染源監(jiān)控系統(tǒng)

產(chǎn)品簡介在線詢價

加工定制	否

工業(yè)企業(yè)噪聲聲紋算法識別模型產(chǎn)品通過深度學(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；

工業(yè)企業(yè)噪聲聲紋算法識別模型產(chǎn)品產(chǎn)品信息

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工業(yè)企業(yè)噪聲聲紋算法識別模型產(chǎn)品，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。

工業(yè)企業(yè)噪聲聲紋算法識別模型產(chǎn)品

工業(yè)企業(yè)噪聲聲紋算法識別模型產(chǎn)品的主要任務(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。

工業(yè)企業(yè)噪聲聲紋算法識別模型產(chǎn)品

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(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

關(guān)鍵詞：芯片