[发明专利]基于机器学习的鸣笛识别方法在审
| 申请号： | 201910038606.7 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109584888A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 乔天昊;徐树公;张舜卿;曹姗 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L17/04;G10L17/02;G10L25/45 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人： | 王毓理;王锡麟 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习的鸣笛识别方法，以公开数据集和鸣笛数据混合生成样本数据，通过提取其MFCC特征对分类器进行训练，并在在线阶段将训练后的分类器用于对待测数据进行分类，实现鸣笛识别，其中：分类器采用开源轻量级梯度Boosting框架实现；样本数据通过将公开数据集ESC‑50中非鸣笛数据与鸣笛数据混合得到。本发明与现有技术相比具有耗时短且更加准确的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 鸣笛 分类器 基于机器 数据混合 样本数据 数据集 在线阶段 耗时 学习 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的鸣笛识别方法，其特征在于，以公开数据集和鸣笛数据混合生成样本数据，通过提取其MFCC特征对分类器进行训练，并在在线阶段将训练后的分类器用于对待测数据进行分类，实现鸣笛识别，其中：分类器采用开源轻量级梯度Boosting框架实现；样本数据通过将公开数据集ESC‑50中非鸣笛数据与鸣笛数据混合得到。
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