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  • 聲紋聲源AI識別分析算法盒子可提供樣機測試

    聲紋聲源AI識別分析算法盒子可提供樣機測試采用深度卷積神經網絡算法實現(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,最終以全連接網絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

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  • 聲紋AI智能識別單元系統(tǒng) 可提供控標點運作

    聲紋AI智能識別單元系統(tǒng) 可提供控標點運作采用深度卷積神經網絡算法實現(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,最終以全連接網絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

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  • 聲紋識別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統(tǒng)

    聲紋識別算法盒子-鑒定自然聲音類型的系統(tǒng)通過深度學習 AI 技術,對噪聲樣本進行分析和處理,提取出其中的聲紋特征,構建聲紋識別模型。

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  • 自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術系統(tǒng)批量供應

    自然環(huán)境噪聲類型AI識別技術系統(tǒng)批量供應是一種利用技術和音頻處理算法,對輸入的聲音信號進行分析,以確定聲音所屬的特定類型的系統(tǒng)。

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  • 機器人聲交通噪聲溯源聲紋AI識別技術盒子

    機器人聲交通噪聲溯源聲紋AI識別技術盒子采用深度卷積神經網絡算法實現(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,最終以全連接網絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

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