聲紋識(shí)別算法儀器 噪聲音頻AI識(shí)別分類(lèi)系統(tǒng)主要任務(wù)包括：語(yǔ)音信號(hào)處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋比對(duì)、判別決策等。

奧斯恩廠(chǎng)商 自然環(huán)境聲紋數(shù)據(jù)采集識(shí)別系統(tǒng)能夠快速地對(duì)采集到的聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、比對(duì)和識(shí)別，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

聲源AI識(shí)別算法單元 音頻聲紋智能識(shí)別分析，基于Pytorch實(shí)現(xiàn)的聲紋識(shí)別模型：模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)中融入了通道注意力機(jī)制、信息傳播和聚合操作。

聲紋AI智能識(shí)別單元系統(tǒng) 聲源識(shí)別算法盒子，基于Pytorch實(shí)現(xiàn)的聲紋識(shí)別模型：模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)中融入了通道注意力機(jī)制、信息傳播和聚合操作。

聲紋聲源AI識(shí)別分析算法盒子可提供樣機(jī)測(cè)試采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類(lèi)。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(lèi)器實(shí)現(xiàn)特征的類(lèi)別分類(lèi)。