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噪声背景下梅尔频率倒谱系数与多注意力网络在电机故障诊断中的应用
1
作者 宋恩哲 朱仁杰 +2 位作者 靖海国 姚崇 柯赟 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期475-485,共11页
针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模... 针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模块的自适应调节能力及多特征融合策略进一步减少噪声对故障诊断的干扰。通过电机台架数据验证了该方法在噪声条件下诊断的可行性,然而该方法受梅尔频率倒谱系数参数与网络结构的直接影响,因此具体分析了不同参数条件对抗噪性能的影响。实验结果表明:在信噪比-10 dB噪声背景下,梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络相结合的故障诊断方法仍保持90%以上的诊断精度。 展开更多
关键词 电机 故障诊断 噪声环境 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络 多尺度 卷积注意力模块 特征融合
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基于梅尔倒谱系数的无人机探测与识别方法
2
作者 聂伟 张中洋 +1 位作者 杨小龙 周牧 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1076-1084,共9页
近年来无人机(UAV)数量的剧增,无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题,因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异,但由于模型复杂度高,训练速度慢,... 近年来无人机(UAV)数量的剧增,无论是在民用还是军用领域都带来了一定的隐私和安全问题,因此对无人机的管控技术已成为研究热点。当前基于深度学习的射频指纹识别(RFFI)技术虽然在无人机识别上表现优异,但由于模型复杂度高,训练速度慢,且在不同数据分布下的泛化能力有限,因此在实际应用中存在局限性。该文提出一种基于梅尔频率倒谱系数的无人机识别方法,使用USRP N210采集无人机图传信号,然后提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为无人机射频指纹特征,输入门控循环单元(GRU)进行分类识别,最后通过正则化正交匹配追踪算法(ROMP)估计无人机定位参数得到无人机具体位置。试验结果表明无人机的识别准确率可达98%,且GRU模型参数量只有1.6 k,训练时间仅需9 s,显著降低了模型复杂度并提高了训练速度和识别精度,在无人机定位中,其3维定位误差小于1 m。为进一步验证该文所提方法的可行性,对同一厂家同一型号10个无线模块进行不同距离的分类识别,1 m,2 m,3 m和5 m识别结果分别为100%,98%,98%和99%。 展开更多
关键词 无人机 射频指纹识别 深度学习 门控循环单元 梅尔频率倒谱系数
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基于脉搏波频域梅尔频率倒谱系数特征的高血压危险分层预测模型 被引量：3
3
作者 齐晨浩 杨晶东 +2 位作者 邱泽浩 尧明慧 燕海霞 《海军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1226-1240,共15页
目的 为改进基于人工智能技术高血压时域脉搏波分类模型精度低、泛化性能差的问题,提出一种基于融合注意力机制的频域脉搏波预测模型。方法 首先将时域脉搏波转换为频域梅尔频率倒谱系数特征,增强脉搏波区分度,采用时间卷积网络与Transf... 目的 为改进基于人工智能技术高血压时域脉搏波分类模型精度低、泛化性能差的问题,提出一种基于融合注意力机制的频域脉搏波预测模型。方法 首先将时域脉搏波转换为频域梅尔频率倒谱系数特征,增强脉搏波区分度,采用时间卷积网络与Transformer 结构提取脉搏波深层特征,并将自注意力机制与选择性内核注意力进行决策融合,提取脉搏波关联特征,并采用Floodings正则化方法间接控制训练损失,防止过拟合发生。针对上海中医药大学附属龙华医院及上海市中西医结合医院提供的527例临床脉诊数据,进行5折交叉验证实验。此外,采用梯度提升决策树算法统计脉搏波频域特征的贡献率排名,分析影响模型分类精度的关键因素,为中医临床辅助诊断提供参考价值。结果 本研究提出的模型分类评估指标准确度、F1值、精确率、召回率和AUC值分别为0.939 6、0.924 9、0.940 9、0.929 5和0.993 4。脉搏波的静态特征、一阶差分和二阶差分系数的贡献率相对均衡,说明高血压危险程度不仅与脉搏波的静态特征相关,也应当考虑脉搏波的动态特征。结论 与典型脉搏波分类模型相比,本研究提出的模型具有较高的分类精度和泛化性能。 展开更多
关键词 高血压 危险分层 梅尔频率倒谱系数 时间卷积网络 TRANSFORMER
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砂岩破裂状态声发射梅尔倒谱系数判识方法 被引量：1
4
作者 何学秋 杨菲 +5 位作者 李振雷 李娜 宋大钊 王洪磊 SOBOLEV Aleksei RASSKAZOV Igor 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期753-766,共14页
岩体结构破裂是严重制约矿山、地铁、隧道等地下空间工程建设及其安全运行的重要因素。实现对岩体结构破裂状态的识别是当下研究的热点与重点之一。为此,开展了不同条件的砂岩加载破坏实验,提取了加载全程的声发射梅尔倒谱系数及其波动... 岩体结构破裂是严重制约矿山、地铁、隧道等地下空间工程建设及其安全运行的重要因素。实现对岩体结构破裂状态的识别是当下研究的热点与重点之一。为此,开展了不同条件的砂岩加载破坏实验,提取了加载全程的声发射梅尔倒谱系数及其波动差,研究了系数及其波动差在砂岩受载破坏全程的变化规律,分析了1号系数(一组声发射梅尔倒谱系数包括12个,1号系数指第1个声发射梅尔倒谱系数)及其波动差与砂岩破裂状态的相关性特征,基于此提出了砂岩破裂状态声发射梅尔倒谱系数判识方法,构建了判识准则并进行判识效果检验。结果表明:随载荷增加,1号系数整体上增大,系数及其离散性在破坏阶段显著增大并表现出显著的规律波动性特征;1号系数波动差具有阶段性变化特征,波动差的大小及其起伏变化可表征砂岩的破裂,波动差整体增大及突增的变化可反映砂岩非稳定变形和峰后破坏阶段的宏观破裂,波动差的突增幅度可反映砂岩破裂程度;声发射梅尔倒谱系数及其波动差对砂岩破裂表现出良好的响应特征,该特征受不同加载条件的影响较小,说明声发射梅尔倒谱系数在反映砂岩破裂上具有适用性;1号系数及其波动差与砂岩破裂状态具有较好相关性,该相关性可分为3个阶段,即1号系数及其波动差在砂岩微破裂阶段分布集中,在临近失稳破坏阶段分布范围急剧增大、整体值升高且出现高异常值,在峰后破坏阶段分布范围进一步增大、整体值更高、高异常值更多;利用1号系数的75%位点值和异常值、1号系数波动差的75%位点值和异常值构建了砂岩破裂状态判识准则,采用三分类模型混淆矩阵对判识准则的效果进行了检验,判识准确度和精准度分别为90.43%、94.45%。该成果可为其他种类煤岩的破裂状态识别提供借鉴,为煤岩失稳监测预警提供参考。 展开更多
关键词 砂岩破裂状态 声发射 梅尔倒谱系数 判识方法
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基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法 被引量：18
5
作者 鲜晓东 樊宇星 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第2期558-561,579,共5页
针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取... 针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高。 展开更多
关键词 识别精度 梅尔倒谱系数 逆梅尔倒谱系数 中频梅尔倒谱系数 FISHER准则
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基于梅尔频率倒谱系数与翻转梅尔频率倒谱系数的说话人识别方法 被引量：23
6
作者 胡峰松 张璇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第9期2542-2544,共3页
为提高说话人识别系统的识别率,提出了基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)为特征参数的特征提取新方法。该方法利用Fisher准则将MFCC和IMFCC相结合,构造了一种混合特征参数。实验结果表明,新的混合特征参数与MFC... 为提高说话人识别系统的识别率,提出了基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)为特征参数的特征提取新方法。该方法利用Fisher准则将MFCC和IMFCC相结合,构造了一种混合特征参数。实验结果表明,新的混合特征参数与MFCC相比,在纯净语音库及噪声环境中均具有较好的识别性能。 展开更多
关键词 说话人识别 梅尔频率倒谱系数 翻转梅尔频率倒谱系数 FISHER准则 高斯混合模型
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利用抗噪幂归一化倒谱系数的鸟类声音识别 被引量：18
7
作者 颜鑫 李应 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期295-300,共6页
针对真实环境中各种背景噪声下的鸟类声音识别问题,提出了一种基于新型抗噪特征提取的鸟类声音识别技术.首先,根据适用于高度非平稳环境下的噪声估计算法求出噪声功率谱.其次,使用多频带谱减法对声音功率谱进行降噪处理.接着,结合降噪... 针对真实环境中各种背景噪声下的鸟类声音识别问题,提出了一种基于新型抗噪特征提取的鸟类声音识别技术.首先,根据适用于高度非平稳环境下的噪声估计算法求出噪声功率谱.其次,使用多频带谱减法对声音功率谱进行降噪处理.接着,结合降噪的声音功率谱提取抗噪幂归一化倒谱系数(APNCC).最后,采用支持向量机(SVM)分别对提取的APNCC,幂归一化倒谱系数(PNCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC)对34种鸟类声音进行不同环境和信噪比情况下的对比实验.实验表明,提取的APNCC具有较好的平均识别效果及较强的噪声鲁棒性,更适用于信噪比低于30dB环境下的鸟类声音识别. 展开更多
关键词 鸟类声音识别 非平稳噪声估计 多频带谱减法 抗噪幂归一化倒谱系数 MEL频率倒谱系数
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一种新的可应用于声目标识别的倒谱系数 被引量：12
8
作者 马元锋 陈克安 +1 位作者 马苗 张成 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1477-1483,共7页
提出一种新的倒谱系数,与目前广泛采用的美尔倒谱系数(MFCC)相比有以下改进:1)基于听觉外周模型改进了美尔频率倒谱系数(MFCC)的三角滤波器;2)用与频率相关的指数压缩代替固定的对数压缩;3)分析了频率的临界带变换在语音识别中所起的作... 提出一种新的倒谱系数,与目前广泛采用的美尔倒谱系数(MFCC)相比有以下改进:1)基于听觉外周模型改进了美尔频率倒谱系数(MFCC)的三角滤波器;2)用与频率相关的指数压缩代替固定的对数压缩;3)分析了频率的临界带变换在语音识别中所起的作用,从声目标识别的角度提出在临界带变换中引入与信号相关的自适应机制。通过4组声目标识别仿真对比试验,表明了新的倒谱系数比MFCC在抗噪声能力方面有明显提升。 展开更多
关键词 信息处理技术 倒谱系数 听觉模型 临界带变换 目标识别
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说话人识别中的Mel特征频率倒谱系数 被引量：13
9
作者 曹辉 徐晨 +1 位作者 赵晓 吴胜举 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期203-208,共6页
目的研究语音特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)的选取对说话人识别系统性能的影响。方法采用基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)方法研究了说话人识别中的梅尔频率倒谱系数各维倒谱分量对于识别分类的贡献度。结果选择具有代表性的特征向... 目的研究语音特征梅尔频率倒谱系数(MFCC)的选取对说话人识别系统性能的影响。方法采用基于平均影响值(MIV)的支持向量机(SVM)方法研究了说话人识别中的梅尔频率倒谱系数各维倒谱分量对于识别分类的贡献度。结果选择具有代表性的特征向量进行说话人分类识别,能得到维数更低、识别率更高的特征参数。结论通过MIV值可判断各维特征参数分量的重要性,选取权重值高的MFCC特征参数来提高系统识别率和缩短系统运行时间。 展开更多
关键词 说话人识别 语音特征参数 梅尔频率倒谱系数 支持向量机 平均影响值
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基于Mel倒谱系数和矢量量化的昆虫声音自动鉴别 被引量：10
10
作者 竺乐庆 王鸿斌 张真 《昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第8期901-907,共7页
为了给生产单位害虫管理的普通技术人员提供简便易操作的昆虫种类鉴别方法,本研究把人类语音识别领域的先进技术应用于昆虫识别,提出了一种新颖的昆虫声音自动鉴别方法,用声音参数化技术为昆虫声纹识别设计了一种简单易行的方案。声音... 为了给生产单位害虫管理的普通技术人员提供简便易操作的昆虫种类鉴别方法,本研究把人类语音识别领域的先进技术应用于昆虫识别,提出了一种新颖的昆虫声音自动鉴别方法,用声音参数化技术为昆虫声纹识别设计了一种简单易行的方案。声音信号经过预处理、分段得到一系列的声音样本,从声音样本提取Mel倒谱系数(MFCC),并用Linde-Buzo-Gray(LBG)算法对提取的MFCC进行矢量量化(VQ),所得码字作为声音样本的特征模型。特征参数之间的匹配用搜索最近邻的方法实现。本文方法在包含70种昆虫声音的库中进行了试验,取得了超过96%的识别率和理想的时间性能。试验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 昆虫 声音识别 MEL倒谱系数 LBG算法 矢量量化
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基于50Hz倍频倒谱系数与门控循环单元的变压器偏磁声纹识别 被引量：57
11
作者 刘云鹏 王博闻 +4 位作者 岳浩天 高飞 韩帅 罗世豪 张晨晨 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第14期4681-4694,共14页
电力变压器运行中的声音信号包含大量变压器运行状态信息。该文提出一种基于50Hz倍频倒谱系数和门控循环单元的变压器直流偏磁声纹识别模型。首先,利用基于相似矩阵的盲源分离算法、幅值相位波动性法分别去除原始声信号中的瞬时性干扰... 电力变压器运行中的声音信号包含大量变压器运行状态信息。该文提出一种基于50Hz倍频倒谱系数和门控循环单元的变压器直流偏磁声纹识别模型。首先,利用基于相似矩阵的盲源分离算法、幅值相位波动性法分别去除原始声信号中的瞬时性干扰信号和持续强干扰信号;然后,针对变压器声信号的特点提出50Hz倍频倒谱系数,用于声信号特征量提取;最后,使用500kV敬亭变的直流偏磁声纹数据对深度神经网络中的门控循环单元网络进行训练和超参数优化。算例研究结果表明,相较于传统声信号识别算法,所提方法能更好地对直流偏磁状态进行识别。 展开更多
关键词 变压器声纹 直流偏磁 盲源分离 倒谱系数 门控循环单元
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基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究 被引量：6
12
作者 何爱香 王平建 +1 位作者 魏广芬 张守祥 《工矿自动化》 北大核心 2013年第2期66-71,共6页
针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放... 针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放落过程中产生的声波信号的特征差异进行煤矸识别,采用Mel频率倒谱系数将去噪后的煤矸声波信号变换到频域进行处理,提取出煤矸声波信号的32维特征参数;采用遗传算法优化处理32维特征参数,得到最优参数组合;采用支持向量机和BP神经网络对最优参数进行识别。实验结果表明,该方法能够准确识别出煤矸下落状态。 展开更多
关键词 放顶煤开采 煤矸界面识别 MEL频率倒谱系数 MFCC 遗传算法 支持向量机 BP神经网络
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基于梅尔频率倒谱系数与动态时间规整的安卓声纹解锁系统 被引量：11
13
作者 陈锦飞 徐欣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期201-205,共5页
安卓设备通常采用数字或图形密码解锁,但此类口令形式的密码安全性不高,而且部分安卓版本存在锁屏绕过漏洞的问题。为此,设计一种利用用户声纹特征的安卓解锁系统。采用梅尔频率倒谱系数提取声纹特征,使用动态时间规整算法进行文本相关... 安卓设备通常采用数字或图形密码解锁,但此类口令形式的密码安全性不高,而且部分安卓版本存在锁屏绕过漏洞的问题。为此,设计一种利用用户声纹特征的安卓解锁系统。采用梅尔频率倒谱系数提取声纹特征,使用动态时间规整算法进行文本相关的声纹模式匹配,并结合安卓NDK技术实现快速声纹识别。实验结果表明,该系统具有较高的解锁成功率和较快的解锁速度,相比数字或图形解锁,声纹解锁安全性更高,用户体验更好。 展开更多
关键词 梅尔频率倒谱系数 动态时间规整 声纹识别 安卓系统 声纹解锁
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基于多窗频谱估计和平滑幅度谱包络的Mel频率倒谱系数(MFCC)改进算法 被引量：7
14
作者 张怡然 白静 王力 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第19期253-256,274,共5页
语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。在传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行... 语音的特征提取是说话人识别系统中的关键问题。在传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)参数的基础上,提出一种改进的MFCC特征提取算法。该算法着眼于语音的前端处理,在预处理阶段,利用SWCE窗函数,对信号进行多窗频谱估计。并对得到的频谱进行平滑处理,得到信号的谱包络。然后对信号的谱包络进行计算,得到改进的MFCC参数。实验表明,在不同噪声环境下,与传统的MFCC算法相比,改进的算法识别率提高四个百分点以上。 展开更多
关键词 MEL频率倒谱系数 多窗频谱估计 滑动平均滤波 谱包络 说话人识别
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基于改进小波包去噪与梅尔倒谱系数的低信噪比交通环境声音识别 被引量：14
15
作者 王若平 李仁仁 +2 位作者 陈达亮 王东 房宇 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第36期290-295,共6页
随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求。为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提... 随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求。为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取;采用支持向量机(SVM)识别模型完成低信噪比交通环境声音识别。实验结果表明,本文提取的去噪方法提高声音事件信噪比的同时保持声音特征,且对噪声有自适应性;改进的MFCC提取方法一定程度上提高了特征参数的抗噪性能。通过对低信噪比交通环境声音去噪和特征参数优化后,其平均识别率比优化前提高了33.34%,并改变了识别率骤降的趋势。 展开更多
关键词 交通环境声音事件 小波包去噪 经验模态分解 梅尔频率倒谱系数 支持向量机
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基于Gammatone倒谱系数的直升机声信号识别 被引量：2
16
作者 王勇 孟华 +2 位作者 陈正武 魏春华 刘垒 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期74-79,共6页
直升机辐射的声信号在空气中衰减速度慢、传播距离远,是直升机目标识别的主要依据.受人类听觉系统优异的声音信号识别能力的启发,提出了基于人耳听觉感知特性的Gammatone倒谱系数(Gammatone Cepstral Coefficients,GTCC)特征提取方法用... 直升机辐射的声信号在空气中衰减速度慢、传播距离远,是直升机目标识别的主要依据.受人类听觉系统优异的声音信号识别能力的启发,提出了基于人耳听觉感知特性的Gammatone倒谱系数(Gammatone Cepstral Coefficients,GTCC)特征提取方法用于直升机声信号的识别.通过仿真实验,详细研究了参数设置对识别系统性能的影响,以及识别算法在噪声环境下的鲁棒性、对各种分类器的普遍适用性和相对其他特征提取方法的优越性,对实验结果给出了合理的解释.实验结果表明,所提出的方法能够根据声信号有效地辨识直升机的类别,具有很好的抗噪声干扰能力,有一定的应用前景.不同参数设置对识别性能的影响程度不同,其中窗函数长度、Gammatone倒谱系数特征数量和低频声信号对识别率的影响较大,而高频声信号对目标识别的影响较小. 展开更多
关键词 声信号 识别 直升机 Gammatone滤波器 倒谱系数
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改进的美尔倒谱系数用于说话人识别研究 被引量：3
17
作者 刘宏 刘立群 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期155-157,共3页
基于人耳听觉感知的MFCC较其他说话人特征具有强抗噪性、高识别率特点。考虑美尔滤波器组的结构,其只在低频区具有较高的分辨率,在高频区分辨率却较低,这样势必会遗失一些包含在高频区域的重要信息。利用反美尔域下的特征R-MFCC与MFCC... 基于人耳听觉感知的MFCC较其他说话人特征具有强抗噪性、高识别率特点。考虑美尔滤波器组的结构,其只在低频区具有较高的分辨率,在高频区分辨率却较低,这样势必会遗失一些包含在高频区域的重要信息。利用反美尔域下的特征R-MFCC与MFCC的各自优点,将R-MFCC与MFCC结合,形成优势互补,并给出了衡量各种特征参数识别能力的Fisher准则,结合Fisher准则构造出一种新的混合特征参数。采用支持向量机分别以MFCC、R-MFCC以及新构造的混合特征为参数进行说话人的识别,实验证明基于Fisher准则的优选混合特征作为说话人识别特征是可行的。 展开更多
关键词 说话人识别 反美尔倒谱系数 FISHER准则 支持向量机
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基于翻转梅尔频率倒谱系数的语音变调检测方法 被引量：2
18
作者 林晓丹 邱应强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期3510-3514,共5页
语音变调常用于掩盖说话人身份,各种变声软件的出现使得说话人身份伪装变得更加容易。针对现有变调语音检测方法无法判断语音是经过了何种变调操作(升调或降调)的问题,通过分析语音变调在信号频谱,尤其是高频区域留下的痕迹,提出了基于... 语音变调常用于掩盖说话人身份,各种变声软件的出现使得说话人身份伪装变得更加容易。针对现有变调语音检测方法无法判断语音是经过了何种变调操作(升调或降调)的问题,通过分析语音变调在信号频谱,尤其是高频区域留下的痕迹,提出了基于翻转梅尔倒谱系数(IMFCC)统计矩特征的电子变调语音检测方法。首先,提取各语音帧IMFCC及其一阶差分;然后,计算其统计均值;最后,在该统计特征上利用支持向量机(SVM)多分类器的设计来区分原始语音、升调语音和降调语音。在TIMIT和NIST语音集上的实验结果表明,所提方法无论对于原始语音、升调语音还是降调语音都具有良好的检测性能。与MFCC作为特征构造的基线系统相比,所设计的特征的方法明显提高了变调操作的识别率。在较少的训练资源的情况下,所提方法也获得了比基于卷积神经网络(CNN)的框架更好的性能;此外,在不同数据集和不同变调方法上也都取得了较好的泛化性能。 展开更多
关键词 语音变调 翻转梅尔频率 倒谱系数 统计矩 多分类
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水下声目标的梅尔倒谱系数智能分类方法 被引量：15
19
作者 张少康 田德艳 《应用声学》 CSCD 北大核心 2019年第2期267-272,共6页
传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长... 传统水下声目标识别分类方法具有较强的人机交互特性,无法满足未来水下无人平台智能识别分类水声目标的需求。针对这一问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法,该方法通过提取水下声目标梅尔倒谱系数特征,采用长短时记忆网络构建了智能识别分类模型。使用实际水声信号对该方法进行了验证,结果表明,基于梅尔倒谱系数的水下声目标智能识别分类方法能够在不依赖人工提取特征的情况下,对目标噪声进行识别分类,具备智能化识别分类能力。 展开更多
关键词 水下声目标识别分类 梅尔倒谱系数 长短时记忆网络 智能分类
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改进的梅尔倒谱系数在低空飞行器特征提取中的应用 被引量：7
20
作者 肖寒春 郭俊峰 张丽 《应用声学》 CSCD 北大核心 2018年第6期909-915,共7页
梅尔倒谱系数特征提取技术依据人耳的感知特性将声信号从线性频域转换到梅尔域,在语音识别中得到广泛应用。该文将梅尔倒谱系数技术用于小型低空飞行器的声信号特征提取中,并针对螺旋桨驱动类的小型低空飞行器具有稳定的强谐波特性,对... 梅尔倒谱系数特征提取技术依据人耳的感知特性将声信号从线性频域转换到梅尔域,在语音识别中得到广泛应用。该文将梅尔倒谱系数技术用于小型低空飞行器的声信号特征提取中,并针对螺旋桨驱动类的小型低空飞行器具有稳定的强谐波特性,对梅尔倒谱系数特征提取中使用的梅尔滤波器进行改进,通过对此类谐波处的线性频谱与梅尔谱转换曲线的斜率进行投影替换,提高滤波器对该谐波处信号的感知敏感度。仿真结果表明,使用改进的梅尔倒谱系数特征提取方法对小型低空飞行器进行特征提取时,能够得到更低的等误识率,并且在低信噪比环境中,改进的梅尔倒谱系数特征提取方法具有更好的抗噪能力。 展开更多
关键词 小型低空飞行器 梅尔倒谱系数 特征提取 谐波线
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