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题名基于优化的正交匹配追踪声音事件识别
被引量：8
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作者
李应
陈秋菊
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机构
福州大学数学与计算机学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期183-190,共8页
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基金
国家自然科学基金(61075022)~~
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文摘
针对各种环境声对声音事件识别的影响,该文提出一种基于优化的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)声音事件识别方法。首先,利用OMP稀疏分解并重构声音信号,保留声音信号的主体部分,减小噪声的影响。其中,使用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化搜索最优原子,实现OMP的快速稀疏分解。接着,对重构声音信号提取Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCCs),与OMP时-频特征和基频(PITCH)特征,组成优化OMP的复合特征。最后,通过优化OMP复合特征,使用随机森林(Random Forests,RF)对40种声音事件在不同环境不同信噪比下进行识别。实验结果表明,优化OMP复合特征结合RF的方法能有效地识别各种环境下的声音事件。
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关键词
声音事件识别
正交匹配追踪
稀疏分解
粒子群优化
随机森林
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Keywords
Sound event recognition
Orthogonal Matching Pursuit （OMP）
Sparse decomposition
Particle SwarmOptimization （PSO）
Random Forests （RF）
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分类号
TP391.42
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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