【摘 要】
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将深度学习与声谱图相结合,提出了一种新型的风级识别方法——“听声识风”.在实验室条件下模拟1～4级风并记录对应风声音频.通过傅里叶变换等方法将风声音频转换成声谱图,共得到2608幅二维声谱图像用作数据集.将声谱图数据集导入深度卷积神经网络GoogLeNet中进行风力等级识别,测试准确率达到了99.6％.为了进一步证明实验结果的可靠性,将声谱图数据集分别导入ResNet18、ShuffleNet中进行训练,均获得了99.2％的测试准确率,结果表明该方法可以有效地进行风级识别.“听声识风”研究首次通过深度学习
【机 构】
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青岛农业大学动漫与传媒学院,青岛266109;青岛农业大学理学与信息科学学院,青岛266109
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将深度学习与声谱图相结合,提出了一种新型的风级识别方法——“听声识风”.在实验室条件下模拟1～4级风并记录对应风声音频.通过傅里叶变换等方法将风声音频转换成声谱图,共得到2608幅二维声谱图像用作数据集.将声谱图数据集导入深度卷积神经网络GoogLeNet中进行风力等级识别,测试准确率达到了99.6％.为了进一步证明实验结果的可靠性,将声谱图数据集分别导入ResNet18、ShuffleNet中进行训练,均获得了99.2％的测试准确率,结果表明该方法可以有效地进行风级识别.“听声识风”研究首次通过深度学习声谱图分类实现了对风级的识别,这是一种智能的、快速的风级识别新方法.
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