-
题名基于HHT的声频传感器车辆分类识别
被引量：6
- 1
-
-
作者
毕超
冯玉田
李园辉
刁志蕙
-
机构
上海大学通信与信息工程学院
-
出处
《电声技术》
2016年第6期48-52,共5页
-
基金
国家青年科学基金项目(61301027)
-
文摘
针对传统语音信号识别过程中出现的识别率较低或者是计算时间复杂度高的问题,提出了基于希尔伯特黄变换(HHT)的快速声频传感器车辆识别方法。该方法将HHT算法和语音信号特征提取中常用的梅尔倒谱系数(MFCC)相结合,形成一种新的特征提取方法。实验中,将这种方法分别与K-近邻算法(K-NN)、支持向量机算法(SVM)和稀疏表示分类算法(SRC)配合进行语音信号识别,结果表明,该特征提取方法与K-NN分类算法配合,在识别率和算法运行效率方面具有明显的优势。
-
关键词
语音分类识别
希尔伯特黄变换(HHT)
特征提取
-
Keywords
speech classification recognition
Hilbert Huang Transform（HHT）
feature extraction
-
分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于稀疏表示的声频目标识别方法研究
- 2
-
-
作者
刁志蕙
冯玉田
王瑞
毕超
李园辉
-
机构
上海大学通信与信息工程学院
-
出处
《电声技术》
2016年第5期31-34,共4页
-
文摘
提出分别利用短时傅里叶变换和小波变换进行特征提取和稀疏表示分类(SRC)的车辆识别方法。其中,短时傅里叶变换(STFT)和离散小波变换(DWT)分别从每个传感节点收集到的声音信息中提取车辆的特征向量,SRC通过特征训练集建立一个过完备字典来求解稀疏最优化问题,从而实现分类识别。实验结果表明,短时傅里叶变换提取特征并进行分类的效果高于用小波变换进行特征提取并分类的方法,也高于利用MFCC提取车辆声音特征并进行分类的方法。
-
关键词
短时傅里叶变换
离散小波变换
稀疏表示
过完备字典
-
Keywords
short - time Fourier transform
Discrete Wavelet Transform （ DWT ）
Sparse Representation Classification （ SRC ）
over-complete dictionary
-
分类号
TP391.42
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
