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申请/专利权人：南京土星信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种应用于周期性高噪声环境的SVD声纹降噪识别方法与装置，包括步骤：使用波束形成算法对于接收到的声信号进行处理，生成初始二维矩阵即声压分布矩阵，构建初始三维矩阵；使用Casorati矩阵将初始三维矩阵转化为二维声压矩阵，利用SVD分解，根据SVD分解结果，通过挑选奇异值，实现原始声场降噪处理，将经过降噪的声场，通过声压值与颜色的映射关系转化为热力图，推送至显示设备上。本发明方法能够获得真实的声场分布，达到滤除周期性噪声信号的目的。
主权项：1.一种应用于周期性高噪声环境的SVD声纹降噪识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在接收声信号的过程中，按照时间的先后顺序，使用波束成形算法对于接收到的声信号进行处理，生成预设数量的初始二维矩阵，初始二维矩阵中的每一个值的大小是波束成形算法计算出的声压大小，初始二维矩阵的预设数量根据外部噪声的周期和成像速度确定；S2、以时间为第三个维度，顺序排列获得的所有初始二维矩阵，得到一个初始三维矩阵；S3、使用构建Casorati矩阵的方法，将步骤S2得到的初始三维矩阵转化为二维声压矩阵，即：将所述三维矩阵中的每一个二维矩阵的每一列首尾相接，展开为一列的一维矩阵；按照时间顺序，拼接所有二维矩阵展开后的一维矩阵，得到二维声压矩阵；S4、对步骤S3重排后获得的二维声压矩阵进行SVD分解，并挑选奇异值重组，获得降噪后的二维声压矩阵；S5、反向使用构建Casorati矩阵的方法，将步骤S4获得的降噪后的二维声压矩阵重整为三维声压矩阵，即：将降噪后的二维声压矩阵的每一列还原为一个二维矩阵，按照时间的顺序排列还原得到的二维矩阵，得到一个三维声压矩阵；在时间维度上，所述三维声压矩阵的每一个时间点对应着一个二维声压矩阵，通过将二维声压矩阵按照声压值的大小映射为不同的颜色，获得降噪后每个时间点的真实声源热力图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京土星信息科技有限公司 应用于周期性高噪声环境的SVD声纹降噪识别方法及装置
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