技术总结
一种基于BP网络的噪声分类方法：对输入的噪声信号进行预处理；对预处理后的每一帧噪声信号分别进行傅里叶变换得到噪声信号功率谱；利用每一帧噪声信号功率谱分别计算每一帧噪声信号的梅尔频率倒谱系数及梅尔频率倒谱系数的一阶差分；计算每一帧噪声信号的伽玛通频率倒谱系数；将每一帧噪声信号的梅尔频率倒谱系数、梅尔频率倒谱系数的一阶差分和伽玛通频率倒谱系数组合作为该帧噪声信号的联合特征，将全部帧噪声信号的联合特征中的一部分作为训练数据，另一部分作为测试数据；分别训练一级BP网络和二级BP网络；将一级BP网络和二级BP网络联合进行测试，得到最终的噪声信号分类结果。本发明有着更高的噪声分类准确率。
技术研发人员：张涛;耿彦章;邵洋洋
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：2019.10.10
技术公布日：2020.02.21