一种基于自适应联合参数空间寻优的环境噪声分类方法

本发明公开了一种基于自适应联合参数空间寻优的环境噪声分类方法，其步骤为：采集多种噪声信号，每类信号对应特定的环境噪声类型，构建数据集；定义包含多个优化变量的联合参数空间，包括数据增强参数子空间、模型网络参数子空间、模型训练超参数子空间；根据训练数据特性、环境噪声分类任务复杂度和模型部署约束自适应计算各参数范围空间；构建目标函数，利用贝叶斯优化搜索多参数最优协同组合。本发明通过构建联合参数空间，利用贝叶斯优化在多模型训练过程中自适应寻找数据增强参数、模型网络参数和训练超参数的多参数最优协同组合，以实现数据增强、模型结构和模型训练的同步动态优化，并最终提升神经网络模型在环境噪声分类中的性能表现。