公共场所典型异常声音的特征提取

• 作者: 栾少文 龚卫国
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 异常声音 梅尔倒谱系数 滤波器组 隐马尔可夫模型 特征提取
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 208-210
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.07.072

摘要

针对采用梅尔倒谱系数(MFCC)表征异常声音时识别率低下问题,提出获取MFCC的改进方法,包括对公共场所典型异常声音信号的特性分析和MFCC提取过程中滤波器组的重新设计.基于公共场所异常声音数据库的实验结果表明,与MFCC特征提取方法相比,该方法提高了特征参数在识别系统中的效率,具有一定的优越性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚卫国	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	74	990	19.0	27.0
2	栾少文	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	1	38	1.0	1.0