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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的机场噪声识别与测量装置，属于语音信息处理技术领域，包括：模型构建模块，构建基于卷积神经网络的噪声分类模型；装置搭建模块，搭建噪声识别装置；移植模块；音频获取模块，使用麦克风收集机场噪声数据，获取待测音频；噪声数据预处理模块；特征提取模块；分类识别模块。本发明基于卷积神经网络的方法提取音频中复杂的特征信息，降低了误识别的概率。同时通过历史音频数据训练实现不同噪声类型的特征提取和分类过程，网络模型可以提取到不容易注意到的特征，具有很强的实用性和通用性。同时，通过分贝仪对飞机的噪声强度进行测试，并在显示屏上输出，可以更好地进行机场噪声监测。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的机场噪声识别与测量装置，其特征在于，包括：模型构建模块，构建基于卷积神经网络的噪声分类模型；具体构建过程为：采集机场飞机噪声与非飞机噪声的历史音频数据，经过预处理操作后得到特征矢量；将所述特征矢量输入到卷积神经网络中，输出噪声数据属于飞机噪声与非飞机噪声的概率，即类别矩阵；根据输出与标注信息计算损失，反向传播更新模型参数，最终得到基于卷积神经网络的噪声分类模型；装置搭建模块，搭建噪声识别装置；具体搭建过程为：将麦克风、分贝仪和显示屏通过USB直插的方式与树莓派连接，组成噪声识别装置；移植模块，将所述噪声分类模型进行压缩后移植到树莓派中，得到飞机噪声识别装置；音频获取模块，使用麦克风收集机场噪声数据，获取待测音频；噪声数据预处理模块；具体为：将采集到的噪声信号进行分段，归一化，去除干扰噪声，除去无用背景噪声，增强信噪比，突出噪声中的特征信息；特征提取模块；具体为：借助于13倍频程滤波算法，用声压级谱分析法从噪声主频分布的角度对录制的噪声提取特征，获取待测噪声音频数据的特征矢量；分类识别模块；具体为：使用所述噪声分类模型对所述特征矢量进行分类，从而判断该噪声是否由飞机产生。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 一种基于卷积神经网络的机场噪声识别与测量装置
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