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摘要:
针对生态环境中背景噪声对声音辨识产生干扰的问题,提出利用萤火虫算法优化匹配追踪的方法进行生态声音辨识。利用匹配追踪(MP)稀疏分解声音信号,在保留信号主体结构的前提下对其进行重构,减小噪声的影响。使用萤火虫(GSO)算法优化搜索最佳匹配原子,实现MP快速分解。对重构信号提取Mel频率倒谱系数(MFCCs), MP时频特征及基音频率。结合支持向量机(SVM)对56种生态声音在不同环境和信噪比情况下进行分类识别。实验结果表明,与传统MFCC与SVM的方法相比,该方法对生态声音在不同信噪比下的识别性能得到不同程度的改善并且具有较好的抗噪性,尤其适合低信噪比(30 dB以下)噪声情境下使用。
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文献信息
篇名 基于萤火虫算法的匹配追踪用于生态声音辨识
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 生态声音辨识 匹配追踪 萤火虫算法 信号稀疏分解 Mel频率倒谱系数
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 信号处理
研究方向 页码范围 198-204
页数 7页 分类号 TP391.42
字数 6890字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0285
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李应 福州大学数学与计算机科学学院 39 185 7.0 10.0
2 欧阳桢 福州大学数学与计算机科学学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
生态声音辨识
匹配追踪
萤火虫算法
信号稀疏分解
Mel频率倒谱系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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