基于神经网络堆叠自编码器多特征融合的声音识别方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络堆叠自编码器多特征融合的声音识别方法。首先对原始声音数据进行分帧加窗，对分帧加窗后的数据分别提取其典型的时域线性预测倒谱系数与频域Mel频率倒谱系数特征；再对所提取的特征进行拼接，构建声信号的初步特征表示向量并创建训练特征库；然后采用多层神经网络堆叠自编码器进行特征融合与学习；该多层自编码器采用超限学习机算法学习训练；最后所提取的特征再采用超限学习机分类算法训练得到分类器模型；所构建的模型最后用于测试样本分类识别。本发明采用基于超限学习机多层神经网络堆叠自编码器的多特征融合，相比于传统单一特征提取方法，本发明具有更高的识别精度。