摘要：本發明涉及一種基于快速稀疏分解和深度學習的生態聲音識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S01：分別對純凈聲音和測試帶噪聲音進行OMP稀疏分解，對應輸出純凈聲音和測試帶噪聲音的重構信號和OMP特征；S02：分別對純凈聲音和測試帶噪聲音提取包括OMP特征在內的復合特征；S03：對重構后的純凈聲音提取的復合特征進行DBN模型訓練；S04：對重構后的測試帶噪聲音和訓練后的純凈聲音提取的復合特征進行DBN模型分類，輸出測試帶噪聲音所屬的生態聲音類別。本發明對系統抗噪性和魯棒性的提高更為顯著。
- 專利類型發明專利
- 申請人福州大學;
- 發明人李應;歐陽楨;
- 地址350108 福建省福州市閩侯縣上街鎮大學城學園路2號福州大學新區
- 申請號CN201310472330.6
- 申請時間2013年10月11日
- 申請公布號CN103531199B
- 申請公布時間2016年03月09日
- 分類號G10L15/08(2006.01)I;G10L17/26(2013.01)I;G10L17/04(2013.01)I;
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