| 型号： | OSEN-ZSW-01 |
| 产地： | 广东 |
| 品牌： | 奥斯恩 |
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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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