[发明专利]一种基于子带谱熵法和深度卷积神经网络的汽车鸣笛识别方法在审
| 申请号： | 202110502390.2 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113241094A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 李晨;陆铁文;余凌浩;曾毓敏 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G10L25/30;G10L25/45;G10L25/24;G10L25/21;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210046 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于子带谱熵法和深度卷积神经网络的汽车鸣笛识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1:对声音信号预处理，包括：带通滤波、预加重、分帧和加窗；步骤2:计算预处理后的信号的子带谱熵值；步骤3：并利用双门限法将有可能为鸣笛声片段的分割出来，如果该段声音信号包含的有效帧数小于2帧，那么直接被判为非鸣笛声音。步骤4：如果该片段存在符合条件的帧数据，那么对其提取60维的MFCC特征。将获得的数据分为训练集、验证集合测试集。步骤5：构建深度卷积神经网络，通过第4步得到的数据集对模型进行训练和优化，基于测试集展示识别的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 子带谱熵法 深度 卷积 神经网络 汽车 鸣笛 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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