基于纹理特征与随机森林的生态声音识别

• 作者: 李应 魏静明
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 生态声音识别 短时谱估计 纹理特征 和差统计法 随机森林
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 162-166
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 5965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.03.038

摘要

针对真实环境中普遍存在的非平稳噪声，提出一种基于纹理特征与随机森林的生态声音识别方法。该方法首先使用一种基于噪声估计的音频增强算法，即短时谱估计对输入端声音信号进行前端处理，得到增强信号功率谱；然后根据得到的增强信号功率谱图的纹理信息，采用和差统计法对其进行纹理特征提取；最后，利用基于决策树的组合分类器，即随机森林进行识别和分类。设计了两组对比实验，结果表明该方法不仅有良好的识别性能，而且具有噪声鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李应	福州大学数学与计算机科学学院	39	185	7.0	10.0
2	魏静明	福州大学数学与计算机科学学院	2	16	2.0	2.0