一种基于卷积神经网络的雷声信号识别系统及方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷声信号识别系统及方法，针对雷声训练集数据进行雷声类型人工标注，建立雷声分类标签定位文件，提取雷声训练集数据的梅尔频率倒谱系数，基于卷积神经网络对梅尔频率倒谱系数进行训练获得雷声分类识别模型，最终实现待识别声音数据的分类识别。本发明方法利用深度学习方法提高传统雷声信号检测方法的鲁棒性和准确率，以满足雷声定位系统对识别结果的实时高效需求，不仅能够克服多种环境噪声对雷声信号识别过程中的干扰，而且还能适用于源自不同通道位置的特征各异的雷声信号。
基本信息
专利标题 ：
一种基于卷积神经网络的雷声信号识别系统及方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113011302A
申请号 ：
CN202110266522.6
公开（公告）日 ：
2021-06-22
申请日 ：
2021-03-11
授权号 ：
CN113011302B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
章涵谷山强李健严碧武吴敏苏杰雷梦飞陈扬许远根王宇李涛
申请人 ：
国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
申请人地址 ：
湖北省武汉市洪山区珞瑜路143号
代理机构 ：
武汉开元知识产权代理有限公司
代理人 ：
李满
优先权 ：
CN202110266522.6
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2021-07-09 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210311
申请日 : 20210311
2021-06-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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