基于超复数随机神经网络的城市噪声识别方法

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。