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本发明为一种基于模糊多高斯聚类的声学环境噪声的识别方法,首先利用模糊均值聚类训练采集的数据样本,并将其输出作为模糊多高斯算法的聚类的输入作进一步训练,生成基于模糊多高斯机制的噪声特征模型,从而建立了噪声识别框架;数据训练完成后,对于每个数据基于生成的多高斯的隶属度数值的大小,将其归类为对应的高斯分布的类型;将对该类型所属强弱的所有数据的隶属度进行算术平均,得到所属该类型的权重,从而由模糊多高斯模型生成混合高斯分布;最后,对于待识别的输入数据,根据混合高斯分布计算它的各个类别的后验概率,将其归类为
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114613386 A
(43)申请公布日 2022.06.10
(21)申请号 202210207683.2
(22)申请日 2022.03.04
(71)申请人 浙江华数广电网络股
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