[发明专利]基于超复数随机神经网络的城市噪声识别方法有效
| 申请号： | 202010029066.9 | 申请日： | 2020-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN111540373B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 曹九稳;沈佩婷;王建中;曾焕强 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G10L21/0232 | 分类号： | G10L21/0232;G10L25/24;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超复数随机神经网络的城市噪声识别方法。本发明将城市噪声信号经过谱减法滤波器，然后提取其MFCC、LSP和PLP特征，再拼接成四元数增广向量，最后经过四元数极限学习机(Q‑ELM)实现对噪声信号的分类识别。本发明充分提取了低信噪比情况下，信号中的有用信息，增广四元数结构也可利用各个特征之间的结构信息，可以有效提高城市噪声信号的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复数 随机 神经网络 城市 噪声 识别 方法 | ||
【主权项】：
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