[发明专利]一种基于PSO-BP神经网络的民族乐器识别方法在审
| 申请号： | 202210957626.6 | 申请日： | 2022-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN115295010A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 李峰;王玲玲 | 申请（专利权）人： | 安徽财经大学 |
| 主分类号： | G10L25/24 | 分类号： | G10L25/24;G10L25/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京市浩东律师事务所 11499 | 代理人： | 孙莉 |
| 地址： | 233030 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明适用于音频处理技术领域，尤其涉及一种基于PSO‑BP神经网络的民族乐器识别方法及系统，所述方法包括：输入数据源，利用mel滤波器对数据源进行滤波处理，提取得到标准梅尔倒谱参数特征MFCC；利用提取得到的标准梅尔倒谱参数特征MFCC对PSO‑BP神经网络分类模型进行训练；将需要识别的民族乐器音频输入经过训练的PSO‑BP神经网络分类模型，得到识别结果。本发明创建了pso‑bp神经网络的分类系统，使用建立的中国乐器特征的训练集对pso‑bp神经网络进行学习训练，训练后得到训练好的pso‑bp神经网络分类模型，使用分类模型对测试集进行识别和分类测试。总体实验结果表现很好，识别率均超过99％，平均分类准确率为99.78％，超过了现行算法，本发明具有较高的准确性与实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pso bp 神经网络 民族乐器 识别 方法 | ||
【主权项】：
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