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公开(公告)号：CN118866011A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411333837.8
申请日：2024-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明属于环境噪声监测技术领域，本发明公开了一种基于自注意力机制的环境噪声监测方法，包括以下步骤：通过短时傅里叶变换将音频信号转换为频谱图；通过自注意力机制提取频谱图的声纹特征；通过神经网络声纹特征对应到具体的环境声源类别，本发明通过利用短时傅里叶变换将音频信号转换为频谱图，并结合自注意力机制提取频谱图中的声纹特征，实现了对环境声音的多维度监测与分析。这种方法能够捕捉到声音的频率、能量分布、时间变化等丰富信息，为环境声监测提供更加全面和准确的指标，并且自注意力机制能够自动学习频谱图中的关键信息，并赋予其更高的权重，从而有效提取出对分类任务至关重要的声纹特征。
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公开(公告)号：CN118866011B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411333837.8
申请日：2024-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明属于环境噪声监测技术领域，本发明公开了一种基于自注意力机制的环境噪声监测方法，包括以下步骤：通过短时傅里叶变换将音频信号转换为频谱图；通过自注意力机制提取频谱图的声纹特征；通过神经网络声纹特征对应到具体的环境声源类别，本发明通过利用短时傅里叶变换将音频信号转换为频谱图，并结合自注意力机制提取频谱图中的声纹特征，实现了对环境声音的多维度监测与分析。这种方法能够捕捉到声音的频率、能量分布、时间变化等丰富信息，为环境声监测提供更加全面和准确的指标，并且自注意力机制能够自动学习频谱图中的关键信息，并赋予其更高的权重，从而有效提取出对分类任务至关重要的声纹特征。
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