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

聲紋AI識(shí)別溯源模塊 聲源智能識(shí)別技術(shù)盒子采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。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。

聲紋AI識(shí)別數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 聲源識(shí)別算法單元采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。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。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的聲紋識(shí)別模塊 聲源AI識(shí)別單元采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。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。

鳥類物種聲紋識(shí)別監(jiān)測儀 野生動(dòng)物分析管理，以野生動(dòng)物為監(jiān)測對象，通過開展野生動(dòng)物聲紋和視覺的智能監(jiān)測建設(shè)，一方面可以摸清動(dòng)物的分布與數(shù)量，掌握動(dòng)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(dòng)物生態(tài)的研究工作提供參考價(jià)值；