一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱

摘要

本发明公开了一种基于声学特征的多类型噪声数据族谱，所述噪声数据族谱的构建步骤如下：S1：采集各种纯净的噪声源的噪声信号，形成声信号文件；S2：选择部分多种类型的噪声信号文件提取MFCC，根据相似度训练神经网络，输入为一个向量，训练的依据为：MFCC相近的向量具有更多的相同或者相近分量，MFCC差异大的向量之间相同或者相近的分量很少，从而可以通过向量的相似度判断信号之间的相似度；本发明利用MFCC的相似性训练神经网络，使其输出的向量在相似的MFCC时具有更多的相同或相近的项，在不同的MFCC时对应项值比较差异大，能够对多类型的噪声通过预训练好的网络得到的向量依据其相似度建立噪声族谱体系。