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網絡算法實現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，最終以全連接網絡分類器實現特征的類別分類。

聲紋AI識別數據采集系統(tǒng) 聲源識別算法單元采用深度卷積神經網絡算法實現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，最終以全連接網絡分類器實現特征的類別分類。

大數據驅動的聲紋識別模塊 聲源AI識別單元采用深度卷積神經網絡算法實現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，最終以全連接網絡分類器實現特征的類別分類。

鳥類物種聲紋識別監(jiān)測儀 野生動物分析管理，以野生動物為監(jiān)測對象，通過開展野生動物聲紋和視覺的智能監(jiān)測建設，一方面可以摸清動物的分布與數量，掌握動物的現狀及變化趨勢，了解該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性及恢復力，為生物多樣性保護規(guī)劃和促進森林生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展利用提供科學依據，也為動物生態(tài)的研究工作提供參考價值；

自然保護區(qū)生物多樣性聲紋AI智能識別監(jiān)測儀，以野生動物為監(jiān)測對象，通過開展野生動物聲紋和視覺的智能監(jiān)測建設，一方面可以摸清動物的分布與數量，掌握動物的現狀及變化趨勢，了解該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性及恢復力，為生物多樣性保護規(guī)劃和促進森林生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展利用提供科學依據，也為動物生態(tài)的研究工作提供參考價值；