本文關(guān)鍵詞： 汽車?yán)?聲音信號(hào) 動(dòng)量項(xiàng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《自動(dòng)化與儀器儀表》2016年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：設(shè)計(jì)了一種圍繞著3種汽車?yán)嚷曇粜盘?hào)識(shí)別的技術(shù)研究,包括法拉利汽車聲、蘭博基尼汽車聲和野馬汽車聲。根據(jù)采集到的聲音,通過(guò)對(duì)聲音進(jìn)行預(yù)處理、端點(diǎn)檢測(cè)、特征提取和識(shí)別而設(shè)計(jì)方案進(jìn)行優(yōu)化。該技術(shù)采用帶有動(dòng)量項(xiàng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別,加快了算法直接的收斂性,保障聲音信號(hào)的精準(zhǔn)傳達(dá)和準(zhǔn)確接收。
[Abstract]:A technique for recognition of sound signals around three kinds of car horns is designed, including the sound of Ferrari, Lamborghini and Mustang. According to the sound collected, the sound is preprocessed to detect the endpoints. The method of BP neural network with momentum term is used to recognize the sound signal, which accelerates the convergence of the algorithm and ensures the accurate transmission and reception of the sound signal.
【作者單位】： 沈陽(yáng)理工大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP183;TN912.34

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本文編號(hào)：1497809