航空学报
航空學報
항공학보
ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA
2012年
3期
544-553
,共10页
驾驶舱话音记录器%非话语背景声音信号%特征提取%不均匀舱音样本%模糊支持向量机
駕駛艙話音記錄器%非話語揹景聲音信號%特徵提取%不均勻艙音樣本%模糊支持嚮量機
가사창화음기록기%비화어배경성음신호%특정제취%불균균창음양본%모호지지향량궤
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量.设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33％.
針對駕駛艙話音記錄器(CVR)中記錄的艙音揹景信息多而複雜、頻率範圍寬、非平穩等特點,通過對15種艙音信息進行傅裏葉變換和小波包變換,依次提取其Mel倒譜繫數(MFCC)和小波包分解繫數(WPC),利用距離可分性判據對MFCC和WPC信息進行壓縮融閤,得到艙音信息特徵嚮量.設計瞭麵嚮不均衡樣本的模糊支持嚮量機(FSVM),分彆計算每種類彆樣本及其內每種艙音信息的2箇隸屬度,然後利用FSVM對艙音信號進行分類識彆,解決瞭CVR信號含譟奇異樣本和數目不均衡樣本時識彆性能較差的缺點,實驗錶明該方法明顯優于常規支持嚮量機(SVM)和FSVM,分類識彆率達到98.33％.
침대가사창화음기록기(CVR)중기록적창음배경신식다이복잡、빈솔범위관、비평은등특점,통과대15충창음신식진행부리협변환화소파포변환,의차제취기Mel도보계수(MFCC)화소파포분해계수(WPC),이용거리가분성판거대MFCC화WPC신식진행압축융합,득도창음신식특정향량.설계료면향불균형양본적모호지지향량궤(FSVM),분별계산매충유별양본급기내매충창음신식적2개대속도,연후이용FSVM대창음신호진행분류식별,해결료CVR신호함조기이양본화수목불균형양본시식별성능교차적결점,실험표명해방법명현우우상규지지향량궤(SVM)화FSVM,분류식별솔체도98.33％.
