基于特征融合的海洋哺乳动物声音识别

• 作者: 蔡文郁 钟鸣拓
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 特征融合 海洋哺乳动物 声音识别 支持向量机 倒谱系数 时域特征
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 32-37
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.34|TP391.9
• 字数: 3616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.05.007

摘要

为了提高海洋哺乳动物声音识别算法的识别率和鲁棒性,提出了一种将梅尔倒谱系数MFCC、线性倒谱系数LFCC和时域特征融合作为特征参数进行声音识别的方法.该方法通过融合不同倒谱系数以增强对不同频段的表征能力,通过融合时域特征来更全面地描述声音信息.声音样本通过基于海洋环境下的预处理、特征提取与融合后,用支持向量机进行分类识别.相对于传统算法只针对一种或几种哺乳动物进行识别,该方法在包含61种海洋哺乳动物声音的样本库中进行测试.测试结果显示该算法较传统的梅尔倒谱系数在识别率上提升了5.5％,且在海洋低信噪比环境下有更好的识别表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡文郁	杭州电子科技大学电子信息学院	52	195	7.0	10.0
2	钟鸣拓	杭州电子科技大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0