基于改进特征HMM的尖叫音频检测算法

• 作者: 张丽萍 张宇波 成丽君
• 来源期刊: 山西农业大学学报(自然科学版)
• 关键词: 尖叫 特征 统计学特性 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 365-369
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8151.2009.04.020

摘要

提出了一种基于改进特征隐马尔科夫模型(HMM)的尖叫音频检测算法.它可以对视频中的尖叫片段进行检测,具有实时性和准确性的特点.对音频中的短时能量、过零率和梅尔频率倒谱系数等特征进行了分析,利用其统计学特性对这些特征进行了改进,提出了尖叫检测中新的音频特征.将新的音频特征融合进HMM中,提出了基于改进特征HMM的尖叫音频检测算法.通过实验验证了该算法的准确性和可行性.结果显示该算法的平均准确率高于97%且平均查全率高于94%,性能高于其他同类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成丽君	山西农业大学现代教育技术学院	27	73	4.0	8.0
2	张丽萍	山西师范大学数学与计算机科学学院	11	226	5.0	11.0
3	张宇波	山西农业大学现代教育技术学院	17	66	4.0	7.0