一种基于敲击声音仿真和深度学习的物体材质识别方法

本发明涉及一种基于敲击声音仿真和深度学习的物体材质识别方法，利用生成的模型进行给定敲击点的敲击声音仿真，然后结合真实敲击的声音进行训练和对比，并最终分析得出目标物体的材质。方法包括深度学习模型训练和材质识别与分类两个部分，其中，深度学习模型训练包括构建训练材质库、物体模型构建、实际敲击声音录制、敲击声音仿真和模型训练五个步骤；材质识别与分类包括目标物体模型构建、目标实际敲击声音录制、目标敲击声音仿真和模型识别与分类四个步骤。与现有技术相比，本发明具有避免了大量实际敲击声音的采集工作、材质识别结果准确性高等优点。