濕地公園野生動(dòng)物聲紋識(shí)別數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)，以野生動(dòng)物為監(jiān)測(cè)對(duì)象，通過開展野生動(dòng)物聲紋和視覺的智能監(jiān)測(cè)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(shì)，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；

聲紋算法識(shí)別模型產(chǎn)品 支持HTTP協(xié)議主要任務(wù)包括：語(yǔ)音信號(hào)處理、聲紋特征提取、聲紋建模、聲紋比對(duì)、判別決策等。

公共場(chǎng)合噪聲聲紋AI識(shí)別算法盒子通過深度學(xué)習(xí) AI 技術(shù)，對(duì)噪聲樣本進(jìn)行分析和處理，提取出其中的聲紋特征，構(gòu)建聲紋識(shí)別模型；

蟲鳴鳥叫蛙鳴聲音類別AI識(shí)別系統(tǒng) HTTP協(xié)議是指通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)環(huán)境中的噪聲進(jìn)行分類，以判斷其可能的來(lái)源和類型。例如，區(qū)分機(jī)器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。

生活噪聲聲紋/聲源AI識(shí)別技術(shù)盒子 二次開發(fā)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(duì)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。