[发明专利]人工耳蜗声音场景识别系统和方法

权利要求书

1.一种人工耳蜗声音场景识别系统，其特征在于，包括前景背景分类器、前景特征提取模块、前景识别网络、背景特征提取模块、背景识别网络、综合场景判断模块和程序选择器，其中，

所述前景背景分类器与所述前景特征提取模块和背景特征提取模块分别连接，所述前景背景分类器对输入系统的声音信号进行前景背景声音分类后输出；

经所述前景背景分类器分类后，如为前景声音，则输入所述前景特征提取模块，提取声音特征后，将前景特征数组输出给所述前景识别网络；如为背景声音，则输入所述背景特征提取模块，提取声音特征后，将背景特征数组输出给背景识别网络；

所述前景识别网络根据训练好的神经网络对前景特征数组进行计算，计算后将前景判别结果输出给综合场景判断模块；

所述背景识别网络根据训练好的神经网络对背景特征数组进行计算，计算后将背景判别结果输出给综合场景判断模块；

所述综合场景判断模块对所述前景识别网络和背景识别网络的判别结果判断类别，综合分析，输出当前场景的具体分类；

所述程序选择器与所述综合场景判断模块连接，根据当前场景的具体分类选择输出的程序；

所述前景特征提取模块，提取的特征数组记为{λ}＝foregroundFeatureExtraction{Xn}，所述前景识别网络的输出记为C_f，由如下公式得出：

其中，w_f、b_f为提前训练好的前景网络参数，不同网络，不同层次中的参数不同，为第1层、第j节点的网络参数，g、h分别为第一层与第二层网络的激活函数，p_j为两层前景网络的中间节点，λ为前景特征提取模块提取的特征数组；

所述背景特征提取模块，提取的特征数组记为{δ}＝backgroundFeatureExtraction{Xn}，所述背景识别网络的输出记为C_b，由如下公式得出：

其中，w_b、d_b为提前训练好的背景网络参数，不同网络中的参数不同，g、h分别为第一层与第二层网络的激活函数，q_j为两层背景网络的中间节点，δ为背景特征提取模块提取的特征数组。

2.根据权利要求1所述的人工耳蜗声音场景识别系统，其特征在于，所述前景背景分类器对输入系统的声音信号进行前景背景声音分类，将信号输入分类器，记为{S}＝SignalClassification{Xn}，判别当前信号属于前景声音还是背景声音。