[发明专利]基于快速稀疏分解和深度学习的生态声音识别方法有效
| 申请号： | 201310472330.6 | 申请日： | 2013-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN103531199A | 公开（公告）日： | 2014-01-22 |
| 发明（设计）人： | 李应;欧阳桢 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G10L15/08 | 分类号： | G10L15/08;G10L17/26;G10L17/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于快速稀疏分解和深度学习的生态声音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：分别对纯净声音和测试带噪声音进行OMP稀疏分解，对应输出纯净声音和测试带噪声音的重构信号和OMP特征；S02：分别对纯净声音和测试带噪声音提取包括OMP特征在内的复合特征；S03：对重构后的纯净声音提取的复合特征进行DBN模型训练；S04：对重构后的测试带噪声音和训练后的纯净声音提取的复合特征进行DBN模型分类，输出测试带噪声音所属的生态声音类别。本发明对系统抗噪性和鲁棒性的提高更为显著。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 快速 稀疏 分解 深度 学习 生态 声音 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于快速稀疏分解和深度学习的生态声音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：分别对纯净声音和测试带噪声音进行OMP稀疏分解，对应输出纯净声音和测试带噪声音的重构信号和OMP特征；S02：分别对纯净声音和测试带噪声音提取包括OMP特征在内的复合特征；S03：对重构后的纯净声音提取的复合特征进行DBN模型训练；S04：对重构后的测试带噪声音和训练后的纯净声音提取的复合特征进行DBN模型分类，输出测试带噪声音所属的生态声音类别。
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