[发明专利]一种基于神经网络的高斯混合模型的噪声分类方法无效
| 申请号： | 201110069034.2 | 申请日： | 2011-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN102693724A | 公开（公告）日： | 2012-09-26 |
| 发明（设计）人： | 张燕;姜志鹏;姚健东;唐加能;陈存宝;黄艳;蔡群;李国华 | 申请（专利权）人： | 张燕 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G10L15/02;G10L15/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211169 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的高斯混合模型的噪声分类方法，利用本方法可以使得噪声分类识别率有所提高。本发明训练时，将提取出的特征向量经过延迟后作为自联想神经网络(AANN)的输入，利用AANN学习特征向量的结构，提取特征向量序列的时间信息。然后把学习结果以残差特征向量的形式提供给高斯混合模型(GMM)，采用最大期望(EM)准则进行GMM模型训练，并且利用带惯性的向后反演方法更新AANN网络的权系数。本发明充分利用了AANN利GMM各自的优点，使得整个噪声分类系统识别率大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 混合 模型 噪声 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的高斯混合模型的噪声分类方法，其包括以下步骤：1.预处理与特征提取；首先，使用了基于能量和过零率的方法进行静音检测，并对噪声信号进行预加重，分帧，并进行线性预测(LPC)分析，然后从得到的LPC系数中求出倒谱系数作为噪声分类的特征向量。
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