[发明专利]一种基于卷积神经网络的噪声源分类的方法及装置在审
申请号: | 202311208076.9 | 申请日: | 2023-09-19 |
公开(公告)号: | CN116959477A | 公开(公告)日: | 2023-10-27 |
发明(设计)人: | 纪盟盟;张静;毛志德;李兆行;张凯帆 | 申请(专利权)人: | 杭州爱华仪器有限公司 |
主分类号: | G10L21/0232 | 分类号: | G10L21/0232;G10L25/18;G10L25/30;G10L25/51 |
代理公司: | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人: | 张解翠 |
地址: | 310000 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本申请涉及环境噪声识别技术领域,解决了现有技术中基于神经网络算法的方法普遍受制于训练样本少导致模型精度较差的问题,公开了一种基于卷积神经网络的噪声源分类的方法及装置,包括:获取噪声样本音频,并采用拼接再剪切、音频变调、音频变速、添加噪声和随机裁剪的方法对所述噪声样本音频进行扩充,构建卷积神经网络模型;将噪声样本音频和扩充得到的音频输入到卷积神经网络模型中进行模型训练,以得到噪声分类模型,该方法针对难以采集的样本,进行了数据增强处理,通过数据增强后,将训练样本进行倍数的扩充,以提高训练模型的精度和泛化性,并且在网络中取消了时间域维度的填充,仅在频域维度上进行零填充,减少训练和实际使用时的计算量。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 卷积 神经网络 噪声 分类 方法 装置 | ||
【主权项】:
暂无信息
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