基于复合神经网络的光纤传感声纹特征分析模型构建方法

本发明涉及声音识别技术领域，具体为复合神经网络的光纤传感声纹特征分析模型构建方法，方法包括：通过分布式光纤传感采集声音信号，并设定声音频率幅值阈值，提取异常区间的声音信号；对采集信号进行降噪处理并提取声纹特征；构建无监督模型计算离群评分值，结合阈值判断是否为异常信号；对异常信号进行主成分分析，进行特征压缩与映射；基于提取特征训练复合神经网络模型，识别多类别声纹；引入不确定性评估机制，根据置信度动态调整分类结果，对低置信度数据标记为未识别并重新采集与分类，实现声纹识别的自学习与迭代优化。本申请方法具备高精度、高鲁棒性和强泛化能力，适用于复杂环境下的光纤声纹事件识别。