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- ≥10000
- 生活噪声、工业噪声、交通噪声、自然噪声等
- 云端或本地终端
产品概述
声源识别是一种生物识别技术，通过转换声音信号为电信号用计算机进行特征提取和身份验证。其生物学基础在于生物的语音信号携带着独特的声波频谱，就像声音指纹一样具有唯一性和稳定性。声源识别系统的主要任务包括：语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对、判别决策等。
赛默森声源识别系统基于声源识别模型与信号特征构建声源数据库，利用人工智能大数据分析与深度神经网络网络模型，实现对环境噪声场景的主要声源识别、噪声事件解析和多维度统计评价分析，可在软件平台实现声源的识别、记录和回放等功能，点击录音文件即可查看和回放现场录音情况。
技术参数
设备指标 | 参数 |
模型库数据 | ≥10000个声源样本 |
声源类型 | 生活噪声、施工噪声、工业噪声、交通噪声、自然噪声等 |
声纹识别准确率 | ≥95% |
识别响应速度 | ＜1s |
调用方式 | 支持云端调用或者本地终端调用 |
技术特点
▪ 本系统通过模型学习算法对环境中的噪声进行分类来判断其可能的来源和类型，例如区分机械噪声、人为活动噪声、交通噪声等；
▪ 本系统通过收集大量的声音数据或样本，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来对声源识别模型进行优化，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参数差异或相似度来确定输入声音的身份；
▪ 应用领域广泛，例如室内场景、户外场景识别，公共场所、办公室场景识别等特定的应用场景；
▪ 本系统在不断的测试和优化以提高声源识别模型的识别率和准确性，使其能够在各种环境和条件下都能准确地识别出声源类型。
30天
1年
额外提供免费培训
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24小时内
3天内
是
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