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    基于快速稀疏分解和深度學習的生態(tài)聲音識別方法

      摘要:本發(fā)明涉及一種基于快速稀疏分解和深度學習的生態(tài)聲音識別方法,其特征在于,包括以下步驟:S01:分別對純凈聲音和測試帶噪聲音進行OMP稀疏分解,對應輸出純凈聲音和測試帶噪聲音的重構信號和OMP特征;S02:分別對純凈聲音和測試帶噪聲音提取包括OMP特征在內的復合特征;S03:對重構后的純凈聲音提取的復合特征進行DBN模型訓練;S04:對重構后的測試帶噪聲音和訓練后的純凈聲音提取的復合特征進行DBN模型分類,輸出測試帶噪聲音所屬的生態(tài)聲音類別。本發(fā)明對系統(tǒng)抗噪性和魯棒性的提高更為顯著。
    • 專利類型發(fā)明專利
    • 申請人福州大學;
    • 發(fā)明人李應;歐陽楨;
    • 地址350108 福建省福州市閩侯縣上街鎮(zhèn)大學城學園路2號福州大學新區(qū)
    • 申請?zhí)?/b>CN201310472330.6
    • 申請時間2013年10月11日
    • 申請公布號CN103531199B
    • 申請公布時間2016年03月09日
    • 分類號G10L15/08(2006.01)I;G10L17/26(2013.01)I;G10L17/04(2013.01)I;
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