- 专利标题： 基于超复数随机神经网络的城市噪声识别方法
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申请号： CN202010029066.9申请日： 2020-01-12
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公开(公告)号： CN111540373B公开(公告)日： 2022-12-02
- 发明人: 曹九稳 , 沈佩婷 , 王建中 , 曾焕强
- 申请人： 杭州电子科技大学
- 申请人地址： 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
- 专利权人： 杭州电子科技大学
- 当前专利权人： 杭州电子科技大学
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
- 代理机构： 杭州君度专利代理事务所
- 代理商 朱月芬
- 主分类号： G10L21/0232
- IPC分类号： G10L21/0232 ; G10L25/24 ; G06N3/04
摘要：
本发明公开了一种基于超复数随机神经网络的城市噪声识别方法。本发明将城市噪声信号经过谱减法滤波器，然后提取其MFCC、LSP和PLP特征，再拼接成四元数增广向量，最后经过四元数极限学习机(Q‑ELM)实现对噪声信号的分类识别。本发明充分提取了低信噪比情况下，信号中的有用信息，增广四元数结构也可利用各个特征之间的结构信息，可以有效提高城市噪声信号的识别率。
公开/授权文献
- CN111540373A 基于超复数随机神经网络的城市噪声识别方法 公开/授权日：2020-08-14
