[发明专利]一种基于深度学习的制动噪声分类识别方法在审
| 申请号： | 202210028155.0 | 申请日： | 2022-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN114464174A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 靳畅;孙大堡;姜天宇;闵赛金 | 申请（专利权）人： | 同济大学;上海好耐电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L25/24;G10L25/51;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的制动噪声分类识别方法，该方法包括以下步骤：1)通过声音采集装置获取原始声音信号并进行分类标注；2)对标注后的原始声音信号提取相应的时频特征图；3)构建深度学习分类模型并进行训练；4)将待识别声音信号的时频特征图输入已训练好的深度学习分类模型中得到识别结果。与现有技术相比，本发明利用深度学习的方法对制动噪声进行分类识别，用于制动噪声试验数据处理，能够代替人耳识别制动噪声的类型，节省大量的人力和时间成本，缩短开发周期和资金投入，且识别的准确性和稳定性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 制动 噪声 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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