機器生產(chǎn)車間經(jīng)濟款噪聲監(jiān)測報警儀批量供應(yīng)能夠?qū)崟r獲取環(huán)境中的噪聲數(shù)據(jù)，讓用戶可以隨時了解噪聲的當(dāng)前水平。

化工廠氣管閥門巡查手持式可視化聲學(xué)成像儀，能夠排除現(xiàn)場嘈雜的工業(yè)環(huán)境干擾，迅速的定位到氣體的泄漏和負(fù)壓真空泄漏，閥門內(nèi)漏、冷凝器泄漏等；同時也適用于工業(yè)現(xiàn)場的壓力容器的氣密性和密封性檢測。另外在電氣設(shè)備的局部放電、開關(guān)柜局部放電和電暈產(chǎn)生的高電壓絕緣子缺陷造成的局放的檢測具有非常好的效果。

手持便攜式工業(yè)聲學(xué)成像儀 汽車制造業(yè)巡檢采用聲學(xué)算法，實現(xiàn)對目標(biāo)物高精度檢測，實時轉(zhuǎn)化可視化聲學(xué)圖像，直觀查看泄露點位，判斷泄漏量，支持錄像、錄音、照相等多種數(shù)據(jù)保存。

聲紋聲源AI識別分析算法盒子可提供樣機測試采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)音頻事件的識別分類。通過卷積操作對音頻進(jìn)行時域特征和 logmel 頻域特征的提取，并結(jié)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(jìn)一步獲取特征圖，最終以全連接網(wǎng)絡(luò)分類器實現(xiàn)特征的類別分類。

聲紋AI智能識別單元系統(tǒng) 可提供控標(biāo)點運作采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)音頻事件的識別分類。通過卷積操作對音頻進(jìn)行時域特征和 logmel 頻域特征的提取，并結(jié)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(jìn)一步獲取特征圖，最終以全連接網(wǎng)絡(luò)分類器實現(xiàn)特征的類別分類。