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机器人声交通噪声溯源声纹础滨识别技术盒子采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和 logmel 频域特征的提取，并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征，再通过卷积采样进一步获取特征图，最终以全连接网络分类器实现特征的类别分类。

声纹识别数据采集模块 声音AI智能识别系统采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和 logmel 频域特征的提取，并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征，再通过卷积采样进一步获取特征图，最终以全连接网络分类器实现特征的类别分类。

声纹AI识别溯源模块 声源智能识别技术盒子采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和 logmel 频域特征的提取，并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征，再通过卷积采样进一步获取特征图，最终以全连接网络分类器实现特征的类别分类。

声纹AI识别数据采集系统 声源识别算法单元采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和 logmel 频域特征的提取，并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征，再通过卷积采样进一步获取特征图，最终以全连接网络分类器实现特征的类别分类。

大数据驱动的声纹识别模块 声源AI识别单元采用深度卷积神经网络算法实现音频事件的识别分类。通过卷积操作对音频进行时域特征和 logmel 频域特征的提取，并结合波形的时域特征和频域特 征作为音频的有效特征，再通过卷积采样进一步获取特征图，最终以全连接网络分类器实现特征的类别分类。