公开(公告)号：CN116665681A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202211472891.1

申请日：2022-11-23

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 穆伯沂 ,  杨璟 ,  王垚 ,  杜俊知 ,  栗喆锴 ,  邵宇辉 ,  王家磊 ,  张其林

IPC: G10L17/26 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30 ,  G10L25/51

Abstract: 本发明公开了一种基于组合滤波的雷声识别方法，该方法包括如下步骤：首先对待识别数据与训练数据进行由数据预处理、维纳滤波、谱减法滤波以及低通滤波组成的组合滤波，然后提取数据的声谱特征，并基于深度卷积神经网络对训练数据的特征向量进行训练得到雷声识别模型，进而结合待识别数据的特征向量得到识别结果，最后针对雷声音频通过频域BARK子带方差的端点检测得到雷声到达时间。本发明利用三种滤波技术的合理组合与深度学习大大提高了雷声识别的准确率以及稳定性，而且满足了雷电定位对雷电到达时间的需求。