摘要
本发明公开了噪音识别方法、装置、计算机设备及存储介质,涉及人工智能技术领域及金融科技领域,其中,通过收集若干原始噪音样本,对所述若干原始噪音样本进行预处理,得到目标噪音样本;对所述目标噪音样本进行特征提取,得到MFCC特征样本;从所述MFCC特征样本中提取目标特征样本,并对所述目标特征样本进行标签标注,得到标签样本;利用所述MFCC特征样本对预先构建的深度学习模型进行训练,生成预训练模型;利用所述标签样本对所述预训练模型进行微调,生成噪音识别模型;基于所述噪音识别模型,实现对于目标噪音数据的噪音识别;从而通过本发明可提高噪音识别的效率及准确性。
技术关键词
MFCC特征
噪音识别方法
样本
预训练模型
深度学习模型
标签
标注策略
计算机设备
短时傅里叶变换
离散余弦变换
数据
模型训练模块
可读存储介质
音频
特征提取模块
人工智能技术
处理器
识别装置
识别模块
存储器
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