一种城市环境噪声源自动识别方法、介质和系统

本发明属于环境噪声控制领域，具体涉及一种城市环境噪声源自动识别方法、介质和系统，包括如下步骤：S1：构建数据集；S2：采用卷积神经网络并联集成卷积块注意力模块，并联合门控循环单元网络，构建并联CBAM‑DCRNN模型；S3：采用梅尔尺度的短时傅里叶变换提取步骤S1构建的数据集中音频样本的时频特征，输入步骤S2构建的模型中进行训练；S4：向步骤S3训练后的模型输入现实城市环境声音进行噪声源识别。与现有技术相比，本发明解决现有技术中缺乏针对于具体环境噪声源，如城市环境噪声源，的智能识别方法。本方案构建了一种基于并联CBAM‑DCRNN的城市环境噪声源自动识别模型，能够准确识别城市环境中的噪声源。