一种基于小波散射变换的鸟鸣声分类的方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于小波散射变换的鸟鸣声分类的方法
申请号:CN202510276577
申请日期:2025-03-10
公开号:CN120164470A
公开日期:2025-06-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于小波散射变换和Transformer编码器的鸟鸣声分类的方法。包括以下步骤:(1)采集相关的鸟鸣声样本。(2)进行预处理,对鸟鸣声信号进行降噪和标准化处理。(3)使用小波散射网络作为音频特征提取器提取多尺度多方向的特征。(4)构建基于小波散射变换和Transformer编码器,并设定小波散射变换的参数。(5)对音频数据集通过十折交叉验证划分为训练集和测试集。(6)对训练数据和测试数据进行散射变换得到散射系数,将结果作为音频分类的输入特征。(7)根据得到的类别概率分布和真实标签计算交叉熵损失,使用梯度下降法更新网络参数。(8)采用Transformer编码器对小波散射变换特征进行编码直接用全连接层对鸟鸣声进行分类。
技术关键词
编码器 Sinc函数 音频特征提取 更新网络参数 小波散射网络 变换特征 梯度下降法 多头注意力机制 小波滤波器 信号 样本 神经网络训练 数据 标签 多尺度 矩阵 低通滤波器
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于多阶段课程学习的类人机器人跌倒恢复控制方法
恢复控制方法 类人机器人 多阶段 强化学习框架 关键帧
2
基于视觉分割的多级预警收线区域的动态划分方法及系统
动态划分方法 收线 划分系统 基准 关键点
3
图像预测方法、图像预测模型的训练方法、装置及设备
泡沫 样本 编码器 生成对抗网络 编辑
4
联合光学影像和SAR的多模态遥感图像语义分割方法与装置
遥感图像语义分割 融合特征 影像 融合语义分割 分支
5
一种基于热点区域联合跟踪模型的医学图像分割方法
医学图像分割方法 编码器解码器 热点 高层语义特征 特征提取模块
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号