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學(xué)校洗手間防欺凌預(yù)警系統(tǒng)求救關(guān)鍵詞AI識(shí)別借助先&進(jìn)的AI語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出欺凌行為的關(guān)鍵詞，降低誤報(bào)率。不僅覆蓋校園內(nèi)的各個(gè)角落，還能對(duì)特定的求救詞匯進(jìn)行識(shí)別，確保在欺凌事件發(fā)生時(shí)能夠迅速響應(yīng)。

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聲紋AI識(shí)別數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 聲源識(shí)別算法單元采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。通過(guò)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(guò)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。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的聲紋識(shí)別模塊 聲源AI識(shí)別單元采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)音頻事件的識(shí)別分類。通過(guò)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(guò)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。