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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2 608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. 相似文献
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