一种基于Bark域能量分布的噪声分类方法

• 作者: 林家骏 王雨 袁文浩 陈宁
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 噪声分类 支持向量机 Bark域 能量分布特性
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 472-476
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3548字
• 语种: 中文

摘要

对不同种类噪声的分类处理,可以提高噪声环境下语音信号处理的性能.为了能够准确地区分各类噪声,提出了一种基于Bark域噪声能量分布特性的噪声分类方法.通过将噪声能量从均匀时频空间映射到Bark空间,构造了一个能够有效区分各种噪声的22维特征向量,并使用支持向量机(SVM)进行模型训练和噪声分类.实验结果表明:所提出的噪声分类方法具有非常高的分类准确率,对用于实验的两种噪声数据集的平均分类准确率分别为99.50％和93.44％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林家骏	华东理工大学信息科学与工程学院	171	1083	15.0	26.0
2	袁文浩	华东理工大学信息科学与工程学院	9	38	5.0	6.0
3	王雨	华东理工大学信息科学与工程学院	8	38	5.0	6.0
4	陈宁	华东理工大学信息科学与工程学院	20	76	6.0	7.0