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一种基于深度学习技术的交通场景声音分类方法及系统，通过声音采集装置实时获取并筛选声音信号后，从声音信号中提取信号时频特征并使用经训练的深度学习模型进行分析得到预测分类矩阵；经转换得到包括声音信号中所出现的所有声音事件类别及其对应发生的时间区间的置信度矩阵。本发明利用深度学习训练模型分析声音信号，可准确地获取声音事件类别和各类声音事件发生的时间进行分析，显著提高与声音判别有关的监控抓拍系统的准确率及捕获率，对交通场景的声音进行分类具有更高的准确率、具备多类别声音分类的能力，有效的减少监控识别系统的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113362851 A
(43)申请公布日
2021.09.07
(21)申请号 20201
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