一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路聲信號(hào)分類(lèi)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110199215.0 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN112560822B 公開(kāi)（公告）日 2021-05-14
申請(qǐng)公布號(hào) CN112560822B 申請(qǐng)公布日 2021-05-14
分類(lèi)號(hào) G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 謝維;陳俊;郭宏成;劉世宇 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 江蘇聆世科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京鑫之航知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 姚蘭蘭
地址 210032 江蘇省南京市江北新區(qū)星火路17號(hào)創(chuàng)智大廈B座632室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路聲信號(hào)分類(lèi)方法，步驟1、特征提取，步驟2、數(shù)據(jù)增強(qiáng)，步驟3、模型訓(xùn)練，步驟4、測(cè)試階段，把待測(cè)聲音樣本使用步驟1的特征提取方法，得到待測(cè)聲音梅爾能量頻譜特征集，將待測(cè)聲音梅爾能量頻譜特征集中的測(cè)試樣本輸入到步驟3中訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)，如果識(shí)別結(jié)果為機(jī)動(dòng)車(chē)?guó)Q笛聲或非機(jī)動(dòng)車(chē)?guó)Q笛聲，則通過(guò)聲源定位和異常聲發(fā)生時(shí)那一幀的圖像生成聲云圖，并將聲云圖送入YOLOv3模型中計(jì)算出離聲源中心最近的車(chē)輛是機(jī)動(dòng)車(chē)還是非機(jī)動(dòng)車(chē)。