基于改进MFCC的异常声音识别算法

• 作者: 周元 贺玲玲
• 来源期刊: 重庆工商大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 声音识别 特征提取 MFCC MFCC_E GMM
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 52-57
• 分类号: TP393
• 字数: 2647字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-058X.2012.02.013

摘要

在声音识别系统中，特征参数的获取对声音识别和训练有着重要的影响；MFCC算法作为典型的声音特征参数提取方法，性能稳定，识别率高；针对MFCC算法存在较大计算量的情况，提出一种改进的特征参数提取算法MFCC_E；相比于标准的MFCC算法，MFCC_E算法减少了约50％的运算量，并且易于硬件实现；实验结果表明，MFC_E算法与MFCC算法的识别率大致相同，而计算复杂度却小很多。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周元	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	7	61	4.0	7.0
2	贺玲玲	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	12	109	5.0	10.0