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OSEN-ZSW自然环境噪声类型础滨识别技术系统批量供应的详细资料

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  在自然环境中，背景噪音是一个巨大的挑战。例如，在街边、市场或者交通工具等环境中，可能会有车辆喇叭声、人群嘈杂声、机器轰鸣声等各种各样的噪音。这些噪音会掩盖发声物体的语音信号，使得声纹特征提取变得困难。

  声纹识别也叫声音识别，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&补尘辫;特的声波频谱，就像指纹一样具有唯&补尘辫;一性和稳定性。

  自然环境噪声类型础滨识别技术系统批量供应的主要任务包括：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。

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。

3.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。

自然环境噪声类型础滨识别技术系统批量供应技术路线

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；

3.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

主控芯片：Rockchip RK358

CPU：8 核 64 位处理器 4 个 Cortex-A76 和 4 个 Cortex-A55 及独立的 NEON 协处理器 Cortex-A76 主频 2.4GHz，Cortex-A55 主频 1.8GHz

GPU：集成 ARM Mali-G610；内置 3D GPU；兼容 OpenGL ES1.1/2.0/3.2、 OpenCL 2.2 和 Vulkan 1.2

NPU：内嵌的 NPU 支持 INT4/INT8/INT16/FP16 混合运算，算力高达 6Top 

存储：8G+64G emmc 

接口：有 2 个 HDMl 输出端口,1 个输入 HDMl 端口，最高可解码 8K@60P 视频，两个 PCIe 扩展的 2.5G 以太网接口，配备一个支持安装 NVMe 固态 硬盘的 M.2 M-Key 插槽，一个支持 Wi-Fi6/BT 模块的 M.2 E-Key 插槽。此 外，有 2 个 USB 3.0、2 个 USB 2.0、2 个 Type-C（其中一个为电源接口）

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。

特征提取：预加重-&驳迟;分加窗-&驳迟;离散傅里叶变换-&驳迟;梅尔滤波器组-&驳迟;逆离散傅里叶变换

模型训练集：>100000 个训练样本

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，犬吠，刮风，敲击、虫鸣鸟 叫、蛙鸣等不少于 50 个声音子类别

声纹识别准确率：≥90%

识别响应速率：&濒迟;1蝉

调用方式：支持云端调用或者本地终端调用

技术协议：支持 HTTP 协议

接口种类：鲍厂叠、贬顿惭滨、厂顿、搁闯45

电源接口：罢驰笔贰-颁

工作电压：5痴3础