一种基于深度卷积神经网络的环境噪声声源类型识别方法及装置

本申请涉及环境噪声声源类型识别技术领域，其具体地公开了一种基于深度卷积神经网络的环境噪声声源类型识别方法及装置，其通过麦克风阵列采集环境噪声数据，并对其进行信号处理以生成环境噪声梅尔频谱图像，接着，利用深度卷积神经网络对环境噪声数据的梅尔频谱图像进行细粒度的频谱分析，以捕捉到环境噪声的深层语义特征，从而实现对环境噪声数据声源类型的智能识别。通过这种方式，可以实现对环境噪声声源类别的快速、准确识别，减少了对人工特征设计的依赖，提高了识别的准确性和效率，进而为噪声控制以及环境保护提供有力的技术支持。