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申请/专利权人：北京市生态环境保护科学研究院

摘要：本公开涉及一种智能化噪声识别方法。该方法包括：对获取的环境噪声数据进行预处理以得到预处理后环境噪声数据；对预处理后环境噪声数据进行基于信号片段的波形语义特征捕捉以得到环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列；将环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列通过典型特征提取网络以得到环境噪声信号波形典型语义特征向量作为波形典型语义特征，以确定噪声源类型标签，并将所述环境噪声数据分拨至相应的管理部门。这样，能够对环境噪声中不同的噪声源进行识别和分类，进而将不同的噪声源数据分拨至相应的管理部门，实现智能化和个性化的噪声识别，从而更好地保护环境和人类健康。

主权项：1.一种智能化噪声识别方法，其特征在于，包括：通过声学传感器采集环境噪声数据；对所述环境噪声数据进行预处理以得到预处理后环境噪声数据，其中，所述预处理包括滤波和降噪；对所述预处理后环境噪声数据进行基于信号片段的波形语义特征捕捉以得到环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列；将所述环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列通过典型特征提取网络以得到环境噪声信号波形典型语义特征向量作为波形典型语义特征；基于所述波形典型语义特征，确定噪声源类型标签，并将所述环境噪声数据分拨至相应的管理部门；对所述预处理后环境噪声数据进行基于信号片段的波形语义特征捕捉以得到环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列，包括：基于预定时间尺度对所述预处理后环境噪声数据进行信号切分以得到环境噪声信号片段的时间序列；将所述环境噪声信号片段的时间序列中的各个环境噪声信号片段通过基于卷积神经网络模型的信号波动特征提取器以得到所述环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列；将所述环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列通过典型特征提取网络以得到环境噪声信号波形典型语义特征向量作为波形典型语义特征，包括：计算所述环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列中各个环境噪声信号片段波形语义特征向量相对于其他的环境噪声信号片段波形语义特征向量之间的语义差异系数以得到由多个语义差异系数组成的环境噪声信号片段波形语义差异特征向量；对所述环境噪声信号片段波形语义差异特征向量中的各个语义差异系数进行归一化处理以得到归一化环境噪声信号片段波形语义差异特征向量；以所述归一化环境噪声信号片段波形语义差异特征向量中的各个特征值作为加权权重，计算所述环境噪声信号片段波形语义特征向量的序列的加权和以得到所述环境噪声信号波形典型语义特征向量。

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