奧斯恩2012年創(chuàng)立于深圳寶安區(qū)，是一家以智慧環(huán)保為中心，融合物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能AI、區(qū)塊鏈、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術的國家高新技術企業(yè)，從事環(huán)境監(jiān)測儀器設備，智慧農(nóng)業(yè)，智慧水質(zhì)產(chǎn)品的研發(fā)，生產(chǎn)制造，銷售和提供整套技術服務，配套物聯(lián)網(wǎng)云平臺，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)可視化平臺，環(huán)保軟件行業(yè)應用的開發(fā)和運營，奧斯恩業(yè)務始終圍繞“產(chǎn)品＋應用解決方案＋服務”展開，產(chǎn)品定位于中高端市場，廣泛應用于環(huán)保、安全、應急監(jiān)測、電力、垃圾焚燒、水泥、鋼鐵、空分、石化、化工、園林水利，農(nóng)牧業(yè)及科研等領域。

擁有自主品牌“奧斯恩”，奧斯恩始終堅持可持續(xù)發(fā)展方向上與國內(nèi)知名大學，科研機構，行業(yè)協(xié)會，跨界知名企業(yè)強強聯(lián)合建立了廣泛深入的合作關系。奧斯恩榮獲深圳市高新技術企業(yè)稱號、國家高新技術企業(yè)稱號，先后獲得ISO9001質(zhì)量管理體系認證、ISO14001環(huán)境體系認證，售后服務星級企業(yè)，重合同守信用AAA單位；奧斯恩品牌旗下產(chǎn)品獲得多項制造計量型式批準認證（CPA）、中國環(huán)境保護產(chǎn)品認證（CCEP）、防爆合格證、軟件產(chǎn)品認證，第三方CNAS實驗室（guo家級）出具的權威檢測證書，擁有幾十項軟件著作權與技術，奧斯恩品牌入圍國內(nèi)幾十個城市住建局，生態(tài)環(huán)境局，城管執(zhí)fa局供應鏈系統(tǒng)名單，全國多個高校科研院所指ding產(chǎn)品品牌，旗下有五家分公司，先后在廣西、廣東、云南、山東、山西、陜西、福建、貴州、新疆等全國30省(市、自治區(qū))建立了完善的技術服務網(wǎng)點和銷售網(wǎng)絡點，合作客戶遍布中國大陸、臺灣、香港澳門、東南亞，南亞國家等地區(qū)。

奧斯恩自組建有2000㎡的生產(chǎn)基地，有完整的老化標定車間、先jin的裝配生產(chǎn)線，產(chǎn)品實驗室，生產(chǎn)規(guī)模及品控能力處于業(yè)內(nèi)領xian水平。

奧斯恩擁有幾十人的研發(fā)團隊，由軟件開發(fā)，嵌入式開發(fā)，儀器儀表調(diào)試，機械設計，環(huán)境氣象學，大數(shù)據(jù)算法組成，全部源于國內(nèi)重點院校校友，且長期與行業(yè)經(jīng)驗豐富，學術造詣高的全國知名專家，行業(yè)技術總工進行技術交流與合作，擁有深厚的專業(yè)基礎，具備高性能軟硬件產(chǎn)品的研發(fā)設計能力。奧斯恩是多個國內(nèi)高校的掛牌校企實習基地，產(chǎn)學研合作基地。

  聲明：以上價格不代表實際價格，需要根據(jù)實際需求確認后方可定價格，我司配置有很多種，配置高，價格高，有需要請咨詢或者在線聯(lián)系客服，給您帶來不便請諒解!

 奧斯恩OSEN-ZSW聲紋識別算法盒子是對幫助可視化識別產(chǎn)品噪聲源的一系列不同測量技術，是基于噪聲源特征庫和機器學習技術，實現(xiàn)對超標音頻文件、異常音頻文件進行匹配識別分析，識別超標或異常噪聲源特征種類，并標注時間標簽。

奧斯恩OSEN-ZSW聲紋識別算法盒子技術參數(shù)

基于Pytorch實現(xiàn)的聲紋識別模型：模型是一種基于深度學習的說話人識別系統(tǒng)，其結(jié)構中融入了通道注意力機制、信息傳播和聚合操作。這個模型的關鍵組成部分包括多層幀級別的TDNN 層、一個統(tǒng)計池化層以及兩層句子級別的全連接層，此外還配備了一層 softmax，損失函數(shù)為交叉熵。

特征提?。侯A加重->分加窗->離散傅里葉變換->梅爾濾波器組->逆離散傅里葉變換 -->image

模型訓練集：>10000個訓練樣本

聲音類型：聲音類型主要劃分為五大類別，分別為生活噪聲、施工噪聲、工業(yè)噪聲、交通噪聲、自然噪聲，其中包含打雷，刮風，敲擊、蟲鳴鳥叫等不少于50個聲音子類別

聲紋識別準確率：≥85%

識別響應速率：>3s

調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用

技術協(xié)議：支持HTTP協(xié)議

奧斯恩OSEN-ZSW聲紋識別算法盒子技術路線

1.建立音頻樣例庫，覆蓋面廣，根據(jù)不同的噪聲監(jiān)管單位將聲音劃分為五大類，不少于50個聲音子類別；

2.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；

3.不斷的測試和優(yōu)化，提高聲紋識別模型的準確性和魯棒性，使其能夠在各種環(huán)境和條件下都能準確地識別出聲紋類型；

4.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(jié)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。

技術特點

1.噪聲聲音類型識別是指通過機器學習算法，對環(huán)境中的噪聲進行分類，以判斷其可能的來源和類型。例如，區(qū)分機器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。

2.AI在噪聲聲音類型識別中的應用主要體現(xiàn)在深度學習技術中，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用。首先，需要收集大量的聲音數(shù)據(jù)，并利用深度學習算法對這些數(shù)據(jù)進行訓練，以提取出有用的特征并進行模型優(yōu)化。然后，將輸入的聲音與已知的聲音模型進行比對，通過計算輸入聲音的特征與模型之間的距離或相似度，來確定輸入聲音的身份。

3.此外，對于特定的應用場景，如室內(nèi)場景、戶外場景識別，公共場所、辦公室場景識別等，還可以使用專門的音頻處理前端部分。

4.值得注意的是，盡管AI在噪聲聲音類型識別方面有著廣泛的應用前景，但是在實際應用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，如噪聲環(huán)境的復雜性、語音信號的多樣性以及模型的優(yōu)化等問題。因此，如何提高噪聲聲音類型識別的準確性和魯棒性，仍然是未來研究的重要方向。