簡介賽默森聲源識(shí)別系統(tǒng)采用的聲紋識(shí)別技術(shù)，基于聲源識(shí)別模型與信號(hào)特征構(gòu)建聲源數(shù)據(jù)庫，并結(jié)合人工智能和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種環(huán)境噪聲場景的主要聲源識(shí)別及噪聲事件解析

詳細(xì)介紹

簡介

賽默森聲源識(shí)別系統(tǒng)采用的聲紋識(shí)別技術(shù)，基于聲源識(shí)別模型與信號(hào)特征構(gòu)建聲源數(shù)據(jù)庫，并結(jié)合人工智能和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種環(huán)境噪聲場景的主要聲源識(shí)別及噪聲事件解析。該系統(tǒng)支持云端調(diào)用或本地終端調(diào)用，聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率≥95%，響應(yīng)速度＜1s，適用于多種應(yīng)用場景。

其它參數(shù)

模型數(shù)據(jù)庫：≥10000

聲源類型：生活噪聲、工業(yè)噪聲、交通噪聲、自然噪聲等

調(diào)用方式：云端或本地終端

聲源識(shí)別.png

產(chǎn)品概述

聲源識(shí)別是一種生物識(shí)別技術(shù)，通過轉(zhuǎn)換聲音信號(hào)為電信號(hào)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行特征提取和身份驗(yàn)證。其生物學(xué)基礎(chǔ)在于生物的語音信號(hào)攜帶著的聲波頻譜，就像聲音指紋一樣具有性和穩(wěn)定性。聲源識(shí)別系統(tǒng)的主要任務(wù)包括：語音信號(hào)處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋比對(duì)、判別決策等。

賽默森聲源識(shí)別系統(tǒng)基于聲源識(shí)別模型與信號(hào)特征構(gòu)建聲源數(shù)據(jù)庫，利用人工智能大數(shù)據(jù)分析與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境噪聲場景的主要聲源識(shí)別、噪聲事件解析和多維度統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)分析，可在軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)聲源的識(shí)別、記錄和回放等功能，點(diǎn)擊錄音文件即可查看和回放現(xiàn)場錄音情況。

聲源識(shí)別軟件界面.png

技術(shù)參數(shù)

設(shè)備指標(biāo)	參數(shù)
模型庫數(shù)據(jù)	≥10000個(gè)聲源樣本
聲源類型	生活噪聲、施工噪聲、工業(yè)噪聲、交通噪聲、自然噪聲等
聲紋識(shí)別準(zhǔn)確率	≥95%
識(shí)別響應(yīng)速度	＜1s
調(diào)用方式	支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用

技術(shù)特點(diǎn)

▪ 本系統(tǒng)通過模型學(xué)習(xí)算法對(duì)環(huán)境中的噪聲進(jìn)行分類來判斷其可能的來源和類型，例如區(qū)分機(jī)械噪聲、人為活動(dòng)噪聲、交通噪聲等；

▪ 本系統(tǒng)通過收集大量的聲音數(shù)據(jù)或樣本，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來對(duì)聲源識(shí)別模型進(jìn)行優(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參數(shù)差異或相似度來確定輸入聲音的身份；

▪ 應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，例如室內(nèi)場景、戶外場景識(shí)別，公共場所、辦公室場景識(shí)別等特定的應(yīng)用場景；

▪ 本系統(tǒng)在不斷的測(cè)試和優(yōu)化以提高聲源識(shí)別模型的識(shí)別率和準(zhǔn)確性，使其能夠在各種環(huán)境和條件下都能準(zhǔn)確地識(shí)別出聲源類型。

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