一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱制造技术

本发明专利技术公开了一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱，所述噪声数据族谱的构建步骤如下：S1：采集各种纯净的噪声源的噪声信号，形成声信号文件；S2：选择部分多种类型的噪声信号文件提取MFCC，根据相似度训练神经网络，输入为一个向量，训练的依据为：MFCC相近的向量具有更多的相同或者相近分量，MFCC差异大的向量之间相同或者相近的分量很少，从而可以通过向量的相似度判断信号之间的相似度；本发明专利技术利用MFCC的相似性训练神经网络，使其输出的向量在相似的MFCC时具有更多的相同或相近的项，在不同的MFCC时对应项值比较差异大，能够对多类型的噪声通过预训练好的网络得到的向量依据其相似度建立噪声族谱体系。相似度建立噪声族谱体系。相似度建立噪声族谱体系。

【技术实现步骤摘要】
一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱


[0001]本专利技术涉及一种多类型噪声数据族谱，特别涉及一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱，属于噪声数据族谱


技术介绍

[0002]从生理学观点来看，凡是干扰人们休息、学习和工作以及对人们所要听的声音产生干扰的声音，即不需要的声音，统称为噪声。当噪声对人及周围环境造成不良影响时，就形成噪声污染。
[0003]在很多声学应用场景中需要对噪声进行处理，在进行满足特定功能需求的处理之前往往需要对噪声作预处理，主要是针对特定的噪声根据其时域、频域、时频域特征来进行噪声处理，现有技术的处理方式只能对单一或者非常相似的噪声有效，来一种新噪声就需要重新处理，而自然场景下的噪声往往包含多类型噪声源，单一处理模式无法快捷有效的应对多类型噪声。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱，以解决上述
技术介绍
中提出的现有技术的处理方式只能对单一或者非常相似的噪声有效，来一种新噪声就需要重新处理，而自然场景下的噪声往往包含多类型噪声源，单一处理模式无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱，其特征在于，所述噪声数据族谱的构建步骤如下：S1：采集各种纯净的噪声源的噪声信号，形成声信号文件；S2：选择部分多种类型的噪声信号文件提取MFCC，根据相似度训练神经网络，输入为一个向量，训练的依据为：MFCC相近的向量具有更多的相同或者相近分量，MFCC差异大的向量之间相同或者相近的分量很少，从而可以通过向量的相似度判断信号之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：余永生，杜旭浩，章林柯，
申请(专利权)人：武汉声与声科技合伙企业有限合伙，
类型：发明
国别省市：