计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
30期
132-135,139
,共5页
生态环境%声音识别%改进的Mel频率倒谱参数%波动模型%Kullback-Leibler距离
生態環境%聲音識彆%改進的Mel頻率倒譜參數%波動模型%Kullback-Leibler距離
생태배경%성음식별%개진적Mel빈솔도보삼수%파동모형%Kullback-Leibler거리
对生态环境中各种不同的声音进行快速准确的识别有重要的现实意义,但是因其具有较高背景噪声加大了识别的难度.提出一种具有良好抗噪能力和较高识别性能的两层音频识别技术.选择经过改进的新型的MFCC参数以及波动模型作为生态环境声音的特征集合.利用这种新型的MFCC系数构造音频信号的高斯分布模型,并且计算未知音频信号与样本音频信号的高斯分布模型之间的Kullback-Leibler距离,随后计算它们的波动模型之间的欧几里德距离.根据计算出的Kullback-Leibler距离和欧几里德距离实现两层音频识别系统.实验结果表明两层音频识别技术即使在噪声的影响下也能保持较高的识别率.
對生態環境中各種不同的聲音進行快速準確的識彆有重要的現實意義,但是因其具有較高揹景譟聲加大瞭識彆的難度.提齣一種具有良好抗譟能力和較高識彆性能的兩層音頻識彆技術.選擇經過改進的新型的MFCC參數以及波動模型作為生態環境聲音的特徵集閤.利用這種新型的MFCC繫數構造音頻信號的高斯分佈模型,併且計算未知音頻信號與樣本音頻信號的高斯分佈模型之間的Kullback-Leibler距離,隨後計算它們的波動模型之間的歐幾裏德距離.根據計算齣的Kullback-Leibler距離和歐幾裏德距離實現兩層音頻識彆繫統.實驗結果錶明兩層音頻識彆技術即使在譟聲的影響下也能保持較高的識彆率.
대생태배경중각충불동적성음진행쾌속준학적식별유중요적현실의의,단시인기구유교고배경조성가대료식별적난도.제출일충구유량호항조능력화교고식별성능적량층음빈식별기술.선택경과개진적신형적MFCC삼수이급파동모형작위생태배경성음적특정집합.이용저충신형적MFCC계수구조음빈신호적고사분포모형,병차계산미지음빈신호여양본음빈신호적고사분포모형지간적Kullback-Leibler거리,수후계산타문적파동모형지간적구궤리덕거리.근거계산출적Kullback-Leibler거리화구궤리덕거리실현량층음빈식별계통.실험결과표명량층음빈식별기술즉사재조성적영향하야능보지교고적식별솔.
