鳥類鳴聲智能識(shí)別模型分類算法聲音特征綜合運(yùn)用深度學(xué)習(xí)再獲、鳥類形態(tài)學(xué)等多領(lǐng)域的知識(shí)產品和服務，構(gòu)建了可對(duì)鳥鳴音頻特征進(jìn)行提取的多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能快速體驗區、準(zhǔn)確地區(qū)分不同鳥類的叫聲增多。為鳥類習(xí)性研究、生態(tài)檢測(cè)有望、鳥類保護(hù)決策制定提供理論依據(jù)進一步推進。

產(chǎn)品簡(jiǎn)介：

鳥鳴識(shí)別模型綜合運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、鳥類形態(tài)學(xué)等多領(lǐng)域的知識(shí)，構(gòu)建了可對(duì)鳥鳴音頻特征進(jìn)行提取的多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用的選擇，能快速十大行動、準(zhǔn)確地區(qū)分不同鳥類的叫聲。為鳥類習(xí)性研究背景下、生態(tài)檢測(cè)綜合措施、鳥類保護(hù)決策制定提供理論依據(jù)。

產(chǎn)品特點(diǎn)：

（1）準(zhǔn)確率高：鳥鳴識(shí)別模型融合了深度學(xué)習(xí)自然條件、聲紋識(shí)別等多種領(lǐng)域的知識(shí)設計標準，能夠精確區(qū)分不同類別的鳥類鳴叫。

（2）識(shí)別種類多：鳥鳴識(shí)別模型可區(qū)分的鳥鳴種類數(shù)達(dá)1200種以上將進一步，具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域不久前。

（3）易于部署：鳥鳴識(shí)別模型的體量較小，對(duì)硬件要求較低提升行動，顯著降低了其部署門檻能力建設，便于將模型應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

企業(yè)簡(jiǎn)介：

青島清數(shù)科技有限公司是生物多樣性智能監(jiān)測(cè)技術(shù)公司研究進展。專注于生態(tài)系統(tǒng)和生物多樣性圖像與視頻處理技術(shù)領(lǐng)域無障礙，清數(shù)的技術(shù)已廣泛應(yīng)用到各類生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)和保護(hù)項(xiàng)目，并為各單位和高锌焖偃谌?？蒲性核葐挝惶峁I(yè)的生物監(jiān)測(cè)和生態(tài)保護(hù)整體解決方案認為。清數(shù)團(tuán)隊(duì)?wèi){借數(shù)十年積累的經(jīng)驗(yàn)和深入專業(yè)技術(shù)，將秀的技術(shù)成果注入到生態(tài)系統(tǒng)和生物多樣性保護(hù)工作增強，為國(guó)家生態(tài)保護(hù)戰(zhàn)略提供技術(shù)和智力支持重要意義。