鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 前言 虽然血压（BP）的测量现在广泛地由自动无创血压（NIBP）监测设备进行，因为它们不需要熟练的临床医生，也不存在并发症的风险，但其准确性仍存疑。本研究开发了一种新的基于端到端深度学习的算法，该算法直接 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 概要 手势识别是智能教育领域的关键技术，毫米波信号具有分辨率高、穿透能力强等优点。本文介绍了一种基于毫米波雷达的高精度、鲁棒的手势识别方法。该方法包括用毫米波雷达模块捕获手部运动的原始信号，并对接收到的雷 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 关键词识别 (KWS) 是人机界面的主要组成部分。 KWS 的目标是在低误报 (FA) 率下最大化检测精 度，同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为 了实现这些目标，我们研究了卷积循环神经网络 (CRN 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类（ESC）问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络（CNN）模型的全连接层来提取的，该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 在过去的几年里，大规模数据集（例如 AudioSet）上的音频分类任务一直是一个重要的研究领域。一些更深层次的基于卷积的神经网络已经显示出引人注目的性能，特别是 Vggish、YAMNet 和预训练音频神 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 婴儿哭闹识别是一项具有挑战性的任务，因为很难确定能够让研究人员清楚区分不同类型哭闹的语音特征。然而，婴儿哭闹被视为一种不同的言语交流方式。利用适当的人工智能模型，利用梅尔倒谱系数（MFCC）可以区分婴儿哭 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则，因为在过去几十年中，远 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 我们提出了一种利用由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的深度循环神经网络来降 噪心电图信号 (ECG) 的新方法。该网络使 用动态模型 ECG 生成的合成数据进行预训 练，并使用来自 Physionet 阅读全文
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 打鼾是一种普遍的症状，严重影响睡眠呼吸障碍患者（单纯打鼾者）、阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者及其床伴的生活质量。研究表明，打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此，从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重 阅读全文
