一种基于多参数的噪声智能检测方法

本发明提供了一种基于多参数的噪声智能检测方法，包括构建目标函数及其约束条件，通过梯度下降法确定噪声参数对目标函数值的影响，调整噪声参数以最小化目标函数值。建立声纹库，收集并分类存储不同噪声种类的声纹特征。实时采集噪声信号，提取其多参数特征，包括频率、幅度、时域和频域特征。将提取的特征与声纹库匹配，识别噪声种类，并选择相应的监测方式。通过主成分分析算法降维初始噪声参数，采用遗传算法优化特征向量，迭代更新噪声参数，直至达到最优检测参数。本发明可以准确识别和监测不同种类的噪声信号，提高噪声检测的精度和效率。