[发明专利]一种基于Min-Max单分类深度神经网络的城市噪声识别方法在审
| 申请号： | 202111118137.3 | 申请日： | 2021-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN113851119A | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 曹九稳;夏军;王天磊;杨洁 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Min‑Max单分类深度神经网络的城市噪声识别方法。本发明包括如下步骤：步骤1、采集城市噪声信号，对采集的噪声信号进行预处理；步骤2、构建深度卷积神经网络；步骤3、构建单分类Min‑Max损失函数，训练神经网络权重、单分类超球面球心、以及决策阈值；步骤4、计算单分类器阈值；步骤5、对未知信号进行分类预测。本发明通过对每一种新出现的城市噪声建立单分类深度神经网络模型，获取包围同一类声音数据的超球面，来解决无法穷举各种声音类型的问题；通过构建深度神经网络提升模型对城市噪声信号的表示能力，提升监测性能；构建Min‑Max单分类损失函数，通过对超球面半径隐式地约束提升模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 min max 分类 深度 神经网络 城市 噪声 识别 方法 | ||
【主权项】：
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