面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法

• 作者: 姜龙生 杨琳 王从庆
• 来源期刊: 航空学报
• 学科: 工学
• 关键词: 驾驶舱话音记录器 非话语背景声音信号 特征提取 不均匀舱音样本 模糊支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与自动控制
• 页码范围: 544-553
• 分类号: V248.2|TP391.42|TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: CNKI:11-1929/V.20111116.1007.001

摘要

针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量.设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王从庆	南京航空航天大学自动化学院	92	556	10.0	20.0
2	杨琳		12	95	4.0	9.0
3	姜龙生	南京航空航天大学自动化学院	2	8	2.0	2.0