一种婴儿哭声识别优化算法的研究

• 作者: 张明馨 张正道 林浩文 高超宏
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 婴儿哭声识别 平滑Mel频率倒谱系数 子带谱熵法 基音频率 动态时间规整
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 先进算法与人工智能
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5472字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.12.008

摘要

针对现有婴儿哭声识别方法在噪声环境下和不同婴儿间鲁棒性不足的问题,提出一种婴儿哭声识别的优化算法.利用子带谱熵法端点确定婴儿哭声信号的有效区间,增强算法在噪声环境下的鲁棒性;从有效哭声信号中提取平滑Mel频率倒谱系数(SMFCC)作为特征参数;基于SMFCC构建婴儿哭声模板,增强算法在不同婴儿间的鲁棒性;使用动态时间规整算法(DTW)计算哭声信号与模板的距离,得到识别结果.实验表明:在具有噪声的婴儿哭声测试集中,哭声识别准确率均达到72％ 以上,该方案在噪声环境下和不同婴儿个体的哭声识别中表现出较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正道	江南大学物联网工程学院	24	143	6.0	10.0
5	林浩文	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0
6	张明馨	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0
7	高超宏	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0