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一种基于公共子空间表示学习的声学事件识别方法

摘要

一种基于公共子空间表示学习的声学事件识别方法,涉及一种声学事件识别方法。本发明是为了解决不同语义特征间子空间不一致导致的声学事件识别任务准确率较低的问题。本发明首先对每一个原始声学事件信号进行采样、量化、帧级特征提取、段级特征提取及扩展;然后通过学习公共子空间获得其语义特征表示;计算训练集的核矩阵,并用以训练分类器得到分类模型。在测试时,对每一个原始声学事件信号进行采样、量化、帧级特征提取、段级特征提取及其扩展;在已学习到的公共子空间指导下获得其语义特征表示;最后,计算测试集的核矩阵,并在分类模型的指导下进行模型匹配,来得到预测结果。主要用于声学事件的识别。

著录项

  • 公开/公告号CN113361592A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202110620415.9

  • 发明设计人 韩纪庆;史秋莹;郑贵滨;郑铁然;

    申请日2021-06-03

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构23213 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司;

  • 代理人岳昕

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 12:29:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-08

    授权

    发明专利权授予

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