一种基于深度学习算法的新型声学信号特征频率识别方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的新型声学信号特征频率识别方法，包括：创新结合深度算法，开展针对声学信号特征频率的识别；提供宽频超声换能器，作为声学信号接收器；对所述宽频接收器接收的声学信号进行特征提取形成小样本特征数据集；所述深度学习算法基于特征数据集做小样本学习(FSL)并基于遗传优化算法收敛最优解，自主生成更宽频段范围声学信号的特征分布，从而实现对声学信号特征频率的准确识别。本发明通过小样本特征数据集完成深度学习算法的训练，结合算法使得声学信号特征频率的识别具有宽频效益，同时突破传统声学换能器‑6dB工作频带制约，具备良好的频率识别准确率。