一種基于SOM與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音頻識(shí)別方法

摘要： 近年來，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的推動(dòng)下，音頻分類技術(shù)不斷提高。然而，傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在計(jì)算功耗大、時(shí)域信號(hào)處理困難等問題。脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其事件驅(qū)動(dòng)的特性，有著低功耗、可解釋、時(shí)域處理能力強(qiáng)等特點(diǎn)，非常適用于音頻信號(hào)處理任務(wù)。提出一種基于SOM時(shí)空特征稀疏編碼和SNN有監(jiān)督分類的音頻識(shí)別方法，利用MFCC進(jìn)行時(shí)-頻域轉(zhuǎn)換后，再利用SOM實(shí)現(xiàn)對時(shí)間序列音頻信號(hào)的稀疏編碼，不同于其他... （共8頁）