智能计算机与应用
智能計算機與應用
지능계산궤여응용
Computer Study
2015年
3期
16-18
,共3页
声学事件检测%鲁棒性特征提取%行车噪声环境%动态自适应%MFCC
聲學事件檢測%魯棒性特徵提取%行車譟聲環境%動態自適應%MFCC
성학사건검측%로봉성특정제취%행차조성배경%동태자괄응%MFCC
本文提出了一种基于加权Mel滤波器组的声学特征提取方法.该方法通过提取音频信号中的共振峰信息,使用动态自适应方法对中高频部分的Mel滤波器组进行加权,从而模仿人耳覆膜的频率选择映射.相比较于传统的MFCC特征,更适用于行车噪声环境下的快速声学事件检测任务;弥补了传统的Mel滤波器组高频部分分辨率低,从而导致对噪声鲁棒性较差的问题.实验结果表明:在信噪比较低的行车环境中,该特征有助于提高声学事件的检出率.
本文提齣瞭一種基于加權Mel濾波器組的聲學特徵提取方法.該方法通過提取音頻信號中的共振峰信息,使用動態自適應方法對中高頻部分的Mel濾波器組進行加權,從而模倣人耳覆膜的頻率選擇映射.相比較于傳統的MFCC特徵,更適用于行車譟聲環境下的快速聲學事件檢測任務;瀰補瞭傳統的Mel濾波器組高頻部分分辨率低,從而導緻對譟聲魯棒性較差的問題.實驗結果錶明:在信譟比較低的行車環境中,該特徵有助于提高聲學事件的檢齣率.
본문제출료일충기우가권Mel려파기조적성학특정제취방법.해방법통과제취음빈신호중적공진봉신식,사용동태자괄응방법대중고빈부분적Mel려파기조진행가권,종이모방인이복막적빈솔선택영사.상비교우전통적MFCC특정,경괄용우행차조성배경하적쾌속성학사건검측임무;미보료전통적Mel려파기조고빈부분분변솔저,종이도치대조성로봉성교차적문제.실험결과표명:재신조비교저적행차배경중,해특정유조우제고성학사건적검출솔.
