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技術(shù)特點：
1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學習算法，對環(huán)境中的噪聲進行分類，以判斷其可能的來源和類型。例如，區(qū)分機器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。
2.AI在噪聲聲音類型識別中的應用主要體現(xiàn)在深度學習技術(shù)中，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用。先，需要收集大量的聲音數(shù)據(jù)，并利用深度學習算法對這些數(shù)據(jù)進行訓練，以提取出有用的特征并進行模型優(yōu)化。然后，將輸入的聲音與已知的聲音模型進行比對，通過計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，對于特定的應用場景，如室內(nèi)場景、戶外場景識別，公共場所、辦公室場景識別等，還可以使用門的音頻處理端部分。
4.值得注意的是，盡管AI在噪聲聲音類型識別方面有著廣泛的應用景，但是在實際應用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，如噪聲環(huán)境的復雜性、語音信號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別的準確性和魯棒性，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，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個聲音子類別；
2.通過深度學習AI技術(shù)，對噪聲樣本進行分析和處理，提取出其中的聲紋特征，構(gòu)建聲紋識別模型；
3.不斷的測試和優(yōu)化，提高聲紋識別模型的準確性和魯棒性，使其能夠在各種環(huán)境和條件下都能準確地識別出聲紋類型；
4.采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)音頻事件的識別分類。通過卷積操作對音頻進行時域特征和logmel頻域特征的提取，并結(jié)合波形的時域特征和頻域特征作為音頻的有效特征，再通過卷積采樣進一步獲取特征圖，終以全連接網(wǎng)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。
技術(shù)參數(shù)：
1.基于Pytorch實現(xiàn)的聲紋識別模型：模型是一種基于深度學習的說話人識別系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)中融入了通道注意力機制、信息傳播和聚合操作。這個模型的關(guān)鍵組成部分包括多層幀別的TDNN層、一個統(tǒng)計池化層以及兩層句子別的全連接層，此外還配備了一層softmax，損失函數(shù)為交叉熵。
2.特征提取：預加重->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。
3.模型訓練集：>10000個訓練樣本。
4.聲音類型：聲音類型主要劃分為五大類別，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，敲擊、蟲鳴鳥叫等不少于50個聲音子類別。
5.聲紋識別準確率：≥85%。
6.識別響應速率：>3s。
7.調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用。
8.技術(shù)協(xié)議：支持HTTP協(xié)議。

  奧斯恩創(chuàng)立于2012年，榮獲國家高新技術(shù)企業(yè)、創(chuàng)新型中小企業(yè)，科技型中小企業(yè)認定，是一家依托AIOT智能互聯(lián)技術(shù)感知，融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能AI、區(qū)塊鏈、遙感技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)等研發(fā)型制造企業(yè)，專注于生態(tài)環(huán)境監(jiān)測終端儀器設備研發(fā)制造，信息化軟件平臺開發(fā)，AIOT智能應用場景解決方案。

  目前在深圳、佛山、新疆建立有三個生產(chǎn)基地，自建有生產(chǎn)流水線、產(chǎn)品老化車間、標準檢驗車間、數(shù)據(jù)質(zhì)控測試室、環(huán)境技術(shù)工程實驗室，產(chǎn)品體驗展示廳等，總面積約12000m?。成都設立了子公司，在南寧、三亞、蘇州、長沙、銀川、蘭州、漳州、昆明設立有辦事處。

  奧斯恩以硬件產(chǎn)品，軟件平臺，AI算法和整體應用解決方案為核心，產(chǎn)品定位于中高&端市場，廣泛應用于環(huán)境、應急安全監(jiān)測、自然生態(tài)、城市管理、智慧工地、聲學監(jiān)測、電力、垃圾焚燒、水泥、鋼鐵、空分、石油化工、園林水利、智慧農(nóng)業(yè)、智慧園區(qū)、畜牧業(yè)，鄉(xiāng)村振興、科研院校等領域。產(chǎn)品銷售范圍遍布大陸與港澳臺、中亞、南亞、中東、東南亞、非洲、南美洲、北美洲，奧斯恩借助國家“一帶一路”戰(zhàn)略合作框架，積極拓展海外市場。