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

    聲紋識別數(shù)據(jù)采集模塊 聲音AI智能識別系統(tǒng)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(wǎng)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

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    聲紋AI識別溯源模塊 聲源智能識別技術盒子采用深度卷積神經(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(wǎng)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

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  • 聲紋AI識別數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 聲源識別算法單元

    聲紋AI識別數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 聲源識別算法單元采用深度卷積神經(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(wǎng)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

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  • 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的聲紋識別模塊 聲源AI識別單元

    大數(shù)據(jù)驅(qū)動的聲紋識別模塊 聲源AI識別單元采用深度卷積神經(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(wǎng)絡分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

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  • 展區(qū)智能分頻定向天花音箱 吊頂定向揚聲器

    展區(qū)智能分頻定向天花音箱 吊頂定向揚聲器,具備定向發(fā)聲、外觀小巧、美觀且不占用地面空間的特點,在定向發(fā)聲的同時更節(jié)省了空間,提升整體的裝修設計效果。

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