社會(huì)生活建設(shè)娛樂噪聲聲紋數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是對(duì)幫助可視化識(shí)別產(chǎn)品噪聲源的一系列不同測(cè)量技術(shù)，是基于噪聲源特征庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)超標(biāo)音頻文件、異常音頻文件進(jìn)行匹配識(shí)別分析，識(shí)別超標(biāo)或異常噪聲源特征種類，并標(biāo)注時(shí)間標(biāo)簽。

奧斯恩2012年創(chuàng)立于深圳寶安區(qū)，是一家以智慧環(huán)保為中心，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、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)，從事環(huán)境監(jiān)測(cè)儀器設(shè)備，智慧農(nóng)業(yè)，智慧水質(zhì)產(chǎn)品的研發(fā)，生產(chǎn)制造，銷售和提供整套技術(shù)服務(wù)，配套物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，環(huán)保軟件行業(yè)應(yīng)用的開發(fā)和運(yùn)營(yíng)，奧斯恩業(yè)務(wù)始終圍繞“產(chǎn)品＋應(yīng)用解決方案＋服務(wù)”展開，產(chǎn)品定位于中高端市場(chǎng)，廣泛應(yīng)用于環(huán)保、安全、應(yīng)急監(jiān)測(cè)、電力、垃圾焚燒、水泥、鋼鐵、空分、石化、化工、園林水利，農(nóng)牧業(yè)及科研等領(lǐng)域。

擁有自主品牌“奧斯恩”，奧斯恩始終堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展方向上與國(guó)內(nèi)知名大學(xué)，科研機(jī)構(gòu)，行業(yè)協(xié)會(huì)，跨界知名企業(yè)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合建立了廣泛深入的合作關(guān)系。奧斯恩榮獲深圳市高新技術(shù)企業(yè)稱號(hào)、國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)稱號(hào)，先后獲得ISO9001質(zhì)量管理體系認(rèn)證、ISO14001環(huán)境體系認(rèn)證，售后服務(wù)星級(jí)企業(yè)，重合同守信用AAA單位；奧斯恩品牌旗下產(chǎn)品獲得多項(xiàng)制造計(jì)量型式批準(zhǔn)認(rèn)證（CPA）、中國(guó)環(huán)境保護(hù)產(chǎn)品認(rèn)證（CCEP）、防爆合格證、軟件產(chǎn)品認(rèn)證，第三方CNAS實(shí)驗(yàn)室（guo家級(jí)）出具的權(quán)威檢測(cè)證書，擁有幾十項(xiàng)軟件著作權(quán)與技術(shù)，奧斯恩品牌入圍國(guó)內(nèi)幾十個(gè)城市住建局，生態(tài)環(huán)境局，城管執(zhí)fa局供應(yīng)鏈系統(tǒng)名單，全國(guó)多個(gè)高校科研院所指ding產(chǎn)品品牌，旗下有五家分公司，先后在廣西、廣東、云南、山東、山西、陜西、福建、貴州、新疆等全國(guó)30省(市、自治區(qū))建立了完善的技術(shù)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)和銷售網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)，合作客戶遍布中國(guó)大陸、臺(tái)灣、香港澳門、東南亞，南亞國(guó)家等地區(qū)。

奧斯恩自組建有2000㎡的生產(chǎn)基地，有完整的老化標(biāo)定車間、先jin的裝配生產(chǎn)線，產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)室，生產(chǎn)規(guī)模及品控能力處于業(yè)內(nèi)領(lǐng)xian水平。

奧斯恩擁有幾十人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，由軟件開發(fā)，嵌入式開發(fā)，儀器儀表調(diào)試，機(jī)械設(shè)計(jì)，環(huán)境氣象學(xué)，大數(shù)據(jù)算法組成，全部源于國(guó)內(nèi)重點(diǎn)院校校友，且長(zhǎng)期與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富，學(xué)術(shù)造詣高的全國(guó)知名專家，行業(yè)技術(shù)總工進(jìn)行技術(shù)交流與合作，擁有深厚的專業(yè)基礎(chǔ)，具備高性能軟硬件產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計(jì)能力。奧斯恩是多個(gè)國(guó)內(nèi)高校的掛牌校企實(shí)習(xí)基地，產(chǎn)學(xué)研合作基地。

  聲明：以上價(jià)格不代表實(shí)際價(jià)格，需要根據(jù)實(shí)際需求確認(rèn)后方可定價(jià)格，我司配置有很多種，配置高，價(jià)格高，有需要請(qǐng)咨詢或者在線聯(lián)系客服，給您帶來不便請(qǐng)諒解!

 社會(huì)生活建設(shè)娛樂噪聲聲紋數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)輔助監(jiān)管人員快速判斷超標(biāo)聲源主體，根據(jù)不同超標(biāo)類別的實(shí)施針對(duì)性管控措施，進(jìn)而優(yōu)化整體聲環(huán)境質(zhì)量。

社會(huì)生活建設(shè)娛樂噪聲聲紋數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

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)的說話人識(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。

特征提?。侯A(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

模型訓(xùn)練集：>10000個(gè)訓(xùn)練樣本

聲音類型：聲音類型主要?jiǎng)澐譃槲宕箢悇e，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、蟲鳴鳥叫等不少于50個(gè)聲音子類別

聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率：≥85%

識(shí)別響應(yīng)速率：>3s

調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用

技術(shù)協(xié)議：支持HTTP協(xié)議

社會(huì)生活建設(shè)娛樂噪聲聲紋數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)

1.噪聲聲音類型識(shí)別是指通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)環(huán)境中的噪聲進(jìn)行分類，以判斷其可能的來源和類型。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)，通過計(jì)算輸入聲音的特征與模型之間的距離或相似度，來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，還可以使用專門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)化等問題。因此，如何提高噪聲聲音類型識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，仍然是未來研究的重要方向。

技術(shù)路線

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，不少于50個(gè)聲音子類別；

2.通過深度學(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。通過卷積操作對(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)分類器實(shí)現(xiàn)特征的類別分類。

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