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  • 濕地公園野生動物聲紋識別數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)

    濕地公園野生動物聲紋識別數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng),以野生動物為監(jiān)測對象,通過開展野生動物聲紋和視覺的智能監(jiān)測建設(shè),一方面可以摸清動物的分布與數(shù)量,掌握動物的現(xiàn)狀及變化趨勢,了解該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性及恢復(fù)力,為生物多樣性保護(hù)規(guī)劃和促進(jìn)森林生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展利用提供科學(xué)依據(jù),也為動物生態(tài)的研究工作提供參考價(jià)值;

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  • 聲紋算法識別模型產(chǎn)品 支持HTTP協(xié)議

    聲紋算法識別模型產(chǎn)品 支持HTTP協(xié)議主要任務(wù)包括:語音信號處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋比對、判別決策等。

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  • 公共場合噪聲聲紋AI識別算法盒子

    公共場合噪聲聲紋AI識別算法盒子通過深度學(xué)習(xí) AI 技術(shù),對噪聲樣本進(jìn)行分析和處理,提取出其中的聲紋特征,構(gòu)建聲紋識別模型;

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  • 蟲鳴鳥叫蛙鳴聲音類別AI識別系統(tǒng) HTTP協(xié)議

    蟲鳴鳥叫蛙鳴聲音類別AI識別系統(tǒng) HTTP協(xié)議是指通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對環(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。

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  • 生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術(shù)盒子 二次開發(fā)

    生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術(shù)盒子 二次開發(fā)采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識別分類。通過卷積操作對音頻進(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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