基于关键点编码和多脉冲学习的环境声音识别方法

摘要

本发明公开一种基于关键点编码和多脉冲学习的环境声音识别方法,通过仿脑的信息处理机制来完成环境声音的动态、高效、鲁棒识别,使用RWCP数据库作为处理对象，整个系统包括以下三个部分：数据预处理、特征提取和分类器分类。本发明提出了一种基于稀疏关键点编码结合脉冲神经网络的方法，利用离散的脉冲进行声音的识别。为了充分利用整个时间窗内的有效信息，本发明采用多脉冲输出的学习算法，使用特定区间的脉冲数来引导神经元学习。