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  • 聲紋AI智能識(shí)別單元系統(tǒng) 可提供控標(biāo)點(diǎn)運(yùn)作

    聲紋AI智能識(shí)別單元系統(tǒng) 可提供控標(biāo)點(diǎn)運(yùn)作采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。通過(guò)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(guò)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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  • 聲紋識(shí)別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統(tǒng)

    聲紋識(shí)別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統(tǒng)通過(guò)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。

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  • 自然環(huán)境噪聲類型AI識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)批量供應(yīng)

    自然環(huán)境噪聲類型AI識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)批量供應(yīng)是一種利用技術(shù)和音頻處理算法,對(duì)輸入的聲音信號(hào)進(jìn)行分析,以確定聲音所屬的特定類型的系統(tǒng)。

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  • 機(jī)器人聲交通噪聲溯源聲紋AI識(shí)別技術(shù)盒子

    機(jī)器人聲交通噪聲溯源聲紋AI識(shí)別技術(shù)盒子采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。通過(guò)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(guò)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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  • 聲紋識(shí)別數(shù)據(jù)采集模塊 聲音AI智能識(shí)別系統(tǒng)

    聲紋識(shí)別數(shù)據(jù)采集模塊 聲音AI智能識(shí)別系統(tǒng)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(guò)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(guò)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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