[发明专利]一种声音事件识别方法在审
| 申请号： | 201710776733.8 | 申请日： | 2017-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN107545890A | 公开（公告）日： | 2018-01-05 |
| 发明（设计）人： | 张文涛;韩莹莹;徐韶华;黎恒 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G10L15/05 | 分类号： | G10L15/05;G10L15/06;G10L15/16;G10L21/0208 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司11429 | 代理人： | 石燕妮 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种声音事件识别方法，主要解决现有技术中的在强大干扰情况下声音识别准确率低和鲁棒性差的问题。通过采用以下步骤在不同干扰环境下对声音进行采集和处理，形成声音数字信号；通过滤波器组对所述声音数字信号进行子带滤波，得到音频信号的耳蜗谱图；将所述耳蜗谱图的一部分训练成卷积神经网络模型，建立声音识别模板；将所述耳蜗谱图的另一部分代入所述卷积神经网络模型，进行声音的识别的准确率检测；上述方法较好的解决了该问题，能够用于交通环境下的声音事件识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 声音 事件 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种声音事件识别方法，其特征在于包括以下步骤：A.在干扰环境下对声音进行采集，形成声音数字信号，所述采集包括采用声级计与麦克风阵列进行声音采集；所述处理为对所述声音数字信号进行端点检测及滤波去噪处理；B.通过滤波器组对所述声音数字信号进行子带滤波，得到音频信号耳蜗谱图；C.将所述耳蜗谱图的一部分训练成卷积神经网络模型，建立声音事件识别模板；D.将所述耳蜗谱图的另一部分代入所述卷积神经网络模型，进行声音事件的识别的准确率检测。
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