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(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。

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(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。

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(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。

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(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。

鳥類物種聲紋識別監(jiān)測儀 野生動物分析管理，以野生動物為監(jiān)測對象，通過開展野生動物聲紋和視覺的智能監(jiān)測建設，一方面可以摸清動物的分布與數(shù)量，掌握動物的現(xiàn)狀及變化趨勢，了解該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性及恢復力，為生物多樣性保護規(guī)劃和促進森林生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展利用提供科學依據(jù)，也為動物生態(tài)的研究工作提供參考價值；