基于LSTM和CNN的时域曲线神经网络模型

本文提出了一种以LSTM和CNN为主体框架的神经网络模型，用于处理时域曲线数据。该模型以时域曲线作为网络输入，首先通过LSTM层提取其时序特征，然后利用CNN层和STFT提取其轮廓特征、能量特征以及频谱特征。LSTM层擅长捕捉数据中的时序信息，而CNN层则能够有效地提取数据的局部特征和频谱信息。STFT作为一种时频分析方法，可以将时域信号转换为频域信号，从而提取出信号的轮廓特征和能量特征。通过结合这些特征，该模型能够更全面地描述输入的时域曲线，从而提高神经网络模型在音频信号处理、语音识别等任务中的性能。