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OSEN-ZSW 機(jī)器人聲交通噪聲溯源聲紋AI識(shí)別技術(shù)盒子

參考價(jià) 20000
訂貨量 ≥1
具體成交價(jià)以合同協(xié)議為準(zhǔn)
  • 公司名稱(chēng) 深圳市奧斯恩凈化技術(shù)有限公司
  • 品牌 OSEN/奧斯恩
  • 型號(hào) OSEN-ZSW
  • 產(chǎn)地 深圳市寶安區(qū)
  • 廠(chǎng)商性質(zhì) 生產(chǎn)廠(chǎng)家
  • 更新時(shí)間 2024/12/13 18:02:05
  • 訪(fǎng)問(wèn)次數(shù) 104

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  奧斯恩創(chuàng)立于2012年,榮獲國(guó)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(rèn)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(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能AI、區(qū)塊鏈、遙感技術(shù)、移動(dòng)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(zhuān)注于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)終端儀器設(shè)備研發(fā)制造,信息化軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā),AIOT智能應(yīng)用場(chǎng)景解決方案。

  目前在深圳、佛山、新疆建立有三個(gè)生產(chǎn)基地,自建有生產(chǎn)流水線(xiàn)、產(chǎn)品老化車(chē)間、標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)車(chē)間、數(shù)據(jù)質(zhì)控測(cè)試室、環(huán)境技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室,產(chǎn)品體驗(yàn)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(zhǎng)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(tái),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(chǎng),廣泛應(yīng)用于環(huán)境、應(yīng)急安全監(jiān)測(cè)、自然生態(tài)、城市管理、智慧工地、聲學(xué)監(jiān)測(cè)、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(xiāo)售范圍遍布大陸與港澳臺(tái)、中亞、南亞、中東、東南亞、非洲、南美洲、北美洲,奧斯恩借助國(guó)家“一帶一路”戰(zhàn)略合作框架,積極拓展海外市場(chǎng)。


揚(yáng)塵監(jiān)測(cè),在線(xiàn)揚(yáng)塵噪音監(jiān)測(cè)系統(tǒng),工地?fù)P塵在線(xiàn)監(jiān)控設(shè)備,大氣負(fù)氧離子監(jiān)測(cè)儀,氣象自動(dòng)監(jiān)測(cè)站等。

產(chǎn)地類(lèi)別 國(guó)產(chǎn) 應(yīng)用領(lǐng)域 環(huán)保

  價(jià)格僅作為參考,我司配置有很多種,具體價(jià)格根據(jù)需求咨詢(xún)?cè)诰€(xiàn)客服或者打電話(huà),謝謝!

機(jī)器人聲交通噪聲溯源聲紋AI識(shí)別技術(shù)盒子

技術(shù)特點(diǎn):

1.噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別是指通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)環(huán)境中的噪聲進(jìn)行分類(lèi),以判斷其可能的來(lái)源和類(lèi)型。例如,區(qū)分機(jī)器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。

2.AI在噪聲聲音類(lèi)型識(shí)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(duì)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(duì),通過(guò)計(jì)算輸入聲音的特征與模型之間的距離或相似度,來(lái)確定輸入聲音的身份。

3.此外,對(duì)于特定的應(yīng)用場(chǎng)景,如室內(nèi)場(chǎng)景、戶(hù)外場(chǎng)景識(shí)別,公共場(chǎng)所、辦公室場(chǎng)景識(shí)別等,還可以使用專(zhuān)門(mén)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(lèi)型識(shí)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(yǔ)音信號(hào)的多樣性以及模型的優(yōu)化等問(wèn)題。因此,如何提高噪聲聲音類(lèi)型識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性,仍然是未來(lái)研究的重要方向。

技術(shù)路線(xiàn):

1.建立音頻樣例庫(kù),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(lèi),不少于50個(gè)聲音子類(lèi)別;

2.通過(guò)深度學(xué)習(xí)AI技術(shù),對(duì)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(shí)別模型;

3.不斷的測(cè)試和優(yōu)化,提高聲紋識(shí)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(shí)別出聲紋類(lèi)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(shí)別分類(lèi)。通過(guò)卷積操作對(duì)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(guò)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(lèi)器實(shí)現(xiàn)特征的類(lèi)別分類(lèi)。

技術(shù)參數(shù):

1.基于Pytorch實(shí)現(xiàn)的聲紋識(shí)別模型:模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話(huà)人識(shí)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(jí)別的TDNN層、一個(gè)統(tǒng)計(jì)池化層以及兩層句子級(jí)別的全連接層,此外還配備了一層softmax,損失函數(shù)為交叉熵。

2.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-->image。

3.模型訓(xùn)練集:>10000個(gè)訓(xùn)練樣本。

4.聲音類(lèi)型:聲音類(lèi)型主要?jiǎng)澐譃槲宕箢?lèi)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,刮風(fēng),敲擊、蟲(chóng)鳴鳥(niǎo)叫等不少于50個(gè)聲音子類(lèi)別。

5.聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率:≥85%。

6.識(shí)別響應(yīng)速率:>3s。

7.調(diào)用方式:支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用。

8.技術(shù)協(xié)議:支持HTTP協(xié)議。

機(jī)器人聲交通噪聲溯源聲紋AI識(shí)別技術(shù)盒子

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