型号: | OSEN-ZSW-01 |
产地: | 广东 |
品牌: | 奥斯恩 |
评分: |
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技术特点:
1.噪声声音类型识别是指通过机器学习算法,对环境中的噪声进行分类,以判断其可能的来源和类型。例如,区分机器噪声、人声噪声、交通噪声等。
2.AI在噪声声音类型识别中的应用主要体现在深度学习技术中,特别是卷积神经网络的应用。首先,需要收集大量的声音数据,并利用深度学习算法对这些数据进行训练,以提取出有用的特征并进行模型优化。然后,将输入的声音与已知的声音模型进行比对,通过计算输入声音的特征与模型之间的距离或相似度,来确定输入声音的身份。
3.此外,对于特定的应用场景,如室内场景、户外场景识别,公共场所、办公室场景识别等,还可以使用专门的音频处理前端部分。
4.值得注意的是,尽管AI在噪声声音类型识别方面有着广泛的应用前景,但是在实际应用中仍然面临着许多挑战,如噪声环境的复杂性、语音信号的多样性以及模型的优化等问题。因此,如何提高噪声声音类型识别的准确性和鲁棒性,仍然是未来研究的重要方向。
技术路线:
1.建立音频样例库,覆盖面广,根据不同的噪声监管单位将声音划分为五大类,不少于50个声音子类别;
2.通过深度学习AI技术,对噪声样本进行分析和处理,提取出其中的声纹特征,构建声纹识别模型;
3.不断的测试和优化,提高声纹识别模型的准确性和鲁棒性,使其能够在各种环境和条件下都能准确地识别出声纹类型;
4.采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和logmel频域特征的提取,并结合波形的时域特征和频域特征作为音频的有效特征,再通过卷积采样进一步获取特征图,最终以全连接网络分类器实现特征的类别分类。
技术参数:
1.基于Pytorch实现的声纹识别模型:模型是一种基于深度学习的说话人识别系统,其结构中融入了通道注意力机制、信息传播和聚合操作。这个模型的关键组成部分包括多层帧级别的TDNN层、一个统计池化层以及两层句子级别的全连接层,此外还配备了一层softmax,损失函数为交叉熵。
2.特征提取:预加重->分加窗->离散傅里叶变换->梅尔滤波器组->逆离散傅里叶变换-->image。
3.模型训练集:>10000个训练样本。
4.声音类型:声音类型主要划分为五大类别,分别为生活噪声、施工噪声、工业噪声、交通噪声、自然噪声,其中包含打雷,刮风,敲击、虫鸣鸟叫等不少于50个声音子类别。
5.声纹识别准确率:≥85%。
6.识别响应速率:>3s。
7.调用方式:支持云端调用或者本地终端调用。
8.技术协议:支持HTTP协议。
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