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类独立特征提取法在环境声音识别中的应用
被引量：
2
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作者
李玲俐
陈晓明
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第22期156-160,共5页
语音和非语音类声音的识别在很多系统的研发中都有非常重要的作用,如安全监控、医疗保健、现代化的视听会议系统等。虽然绝大多数声音信号都有其独特的发音机制,然而要从其中进行特征的提取往往缺乏系统有效的方法。基于不同的音频信号...
语音和非语音类声音的识别在很多系统的研发中都有非常重要的作用,如安全监控、医疗保健、现代化的视听会议系统等。虽然绝大多数声音信号都有其独特的发音机制,然而要从其中进行特征的提取往往缺乏系统有效的方法。基于不同的音频信号都有其固有的特点,使用类所属特征选择方法来提取音频中的特征,从而进行分类,并用所提出的方法对语音和两种非语音类声音(咳嗽和杯碟破碎的声音)进行了实验仿真,实验结果表明,与常规的特征选择方法相比,提出的方法用更少的特征实现了更好的分类。
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关键词
声音
信号
:
分类
类所属
特征选择
Mel频率倒谱系数(MFCC)
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职称材料
题名
类独立特征提取法在环境声音识别中的应用
被引量：
2
1
作者
李玲俐
陈晓明
机构
广东司法警官职业学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第22期156-160,共5页
基金
广东省自然科学基金项目(No.101754539192000000)
文摘
语音和非语音类声音的识别在很多系统的研发中都有非常重要的作用,如安全监控、医疗保健、现代化的视听会议系统等。虽然绝大多数声音信号都有其独特的发音机制,然而要从其中进行特征的提取往往缺乏系统有效的方法。基于不同的音频信号都有其固有的特点,使用类所属特征选择方法来提取音频中的特征,从而进行分类,并用所提出的方法对语音和两种非语音类声音(咳嗽和杯碟破碎的声音)进行了实验仿真,实验结果表明,与常规的特征选择方法相比,提出的方法用更少的特征实现了更好的分类。
关键词
声音
信号
:
分类
类所属
特征选择
Mel频率倒谱系数(MFCC)
Keywords
acoustic sounds
classification
class-dependent
feature selection
Mel Frequency Cepstrum Coeffi- cients（MFCC）
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
类独立特征提取法在环境声音识别中的应用
李玲俐
陈晓明
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
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