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核心技术

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    1、远场语音信号采集处理模块:运用麦克风阵列对远端声音进行采集、降噪、识别和判断等处理,针对不同用户的不同应用场景,麦克风阵列都需要特定的结构设计,包含数量、角度,布局等;


    2、基于GPS分布式同步采集软硬件平台:节点本地采用GPS+AD9548+OXCO实现全局同步时钟,驱动FPGA进行采用,可实现最多64通道的数据同步采集;


    3、复杂环境下的多目标识别、追踪以及声音采集:利用多阵列联合信号处理、盲分离等技术实现多目标的识别、定位和跟踪;进行空间矢量定位,完成有源降噪、回声消除;


    4、海量声学数据库:声学所自构建Dspace数据库以来,收集超过30个领域,170余个场景,总计超过400T的声学相关数据,在轨道交通、电力、工业等行业深耕十年,建立百余种故障类型模型,国内较早建立基于声音维度工业数据库的公司


    5、声学数据的行业级标准标注:与专业机构建立行业数据标准,声学领域的准入门槛


    6、软硬一体化的数学动态模型实现:基于深度学习建立自适应的监控体系,提升普适性


    7、多麦克风阵列信号处理 (Beamforming波束形成+TDOA定位追踪)+ 机械声纹识别(传统机械学习进行特征提取+AI深度学习提高识别准确率)+故障模式诊断(与建立的故障模型进行智能匹配+精准定位、判定故障类别)

     

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