发明专利已授权

一种基于混合深度神经网络模型的城市噪声识别方法

📄 申请号：CN201810409511.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-05-02

公开号

CN108922560B

公开日

2022-12-02

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G10L25_51

IPC 分类号

G10L25_51 , G10L25_30 , G10L25_03 , G10L15_08 , G10L15_06 ,

技术画像

所属领域

噪声识别人工智能算法深度学习声音识别神经网络神经网络模型深度神经网络噪声识别

应用场景

城市噪声监测, 智慧城市, 环境监测, 交通噪声治理, 声学事件识别

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摘要

本发明公开了一种基于混合深度神经网络模型的城市噪声识别方法。本发明包括如下步骤：步骤1.采集城市噪声，建立声音样本库；步骤2.将声音样本库中的声音信号转换成语谱图；步骤3.将得到的语谱图进行裁剪，然后使用多个预训练好的深度神经网络模型分别进行特征提取；步骤4.将多个模型提取的特征进行拼接；步骤5.将拼接后得到的融合特征作为最后分类器的输入，进行预测模型训练；步骤6.对于未知的声音，首先将其转换成语谱图，使用上述的多个预训练好的深度神经网络模型进行特征提取，提取的特征进行拼接，然后使用训练好的预测模型进行预测，得到最终的声音类型。本发明不需要大量的数据集，且运算速度更快，所需资源更少。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于分级的群体智能频谱切换方法

当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G10L25_51)

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