學校洗手間防欺凌預警系統(tǒng)求救關鍵詞AI識別借助先&進的AI語音識別技術，系統(tǒng)能夠準確識別出欺凌行為的關鍵詞，降低誤報率。不僅覆蓋校園內(nèi)的各個角落，還能對特定的求救詞匯進行識別，確保在欺凌事件發(fā)生時能夠迅速響應。

機器人聲交通噪聲溯源聲紋AI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。

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。

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。

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。