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Windows环境下的声音信号处理方法 被引量:4
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作者 陈昭炎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2001年第1期69-70,共2页
主要介绍了利用Microsoft Windows提供的多媒体服务,在Windows环境下用C语言进行声音编程的一些方法。并以界外立体声声像的声音信号处理为例,介绍了具体的处理方法。
关键词 声音信号处理 数字化波形声音文件 WINDOWS 计算机 多媒体
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蛋鸡声音信号去噪方法对比分析 被引量:12
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作者 杜晓冬 滕光辉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期327-333,共7页
声音分析技术已成为研究动物行为、动物福利的一种重要工具,蛋鸡声音可用来评价其健康或福利状况,然而规模化蛋鸡舍中存在较多风机噪声等声源干扰,这对准确识别蛋鸡发声有很大影响。本文以海兰褐蛋鸡为例,预处理获取的声音信号,以减少... 声音分析技术已成为研究动物行为、动物福利的一种重要工具,蛋鸡声音可用来评价其健康或福利状况,然而规模化蛋鸡舍中存在较多风机噪声等声源干扰,这对准确识别蛋鸡发声有很大影响。本文以海兰褐蛋鸡为例,预处理获取的声音信号,以减少风机噪声的干扰。利用数字化声音采集平台采集不同类型的蛋鸡发声和风机噪声音频,采用Lab VIEW软件进行声音信号处理并分析蛋鸡声音和风机噪声的时频特征。同时,对比分析不同去噪方法(IIR滤波器去噪、小波阈值去噪和改进谱减法去噪)在去除风机噪声方面的效果。结果表明,在信噪比为-8~20 d B声音环境下,改进谱减法均方根误差最小(0.03~0.38),算法运行耗时最短(6~7 ms),在实际应用中去噪效果较好,可为规模化蛋鸡舍中风机噪声环境下的蛋鸡声音信号处理和分析提供参考。 展开更多
关键词 蛋鸡 声音信号处理 风机噪声 改进谱减法 去噪
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采用改进CNN对生猪异常状态声音识别 被引量:15
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作者 耿艳利 宋朋首 +2 位作者 林彦伯 季燕凯 杨淑才 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第20期187-193,共7页
猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G... 猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音(生病、打架、饥饿等)数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET(Squeeze and Excitation Network)、ECA_NET(Efficient Channel Attention Networks)和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2048点FFT(Fast Fourier Transform)点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。 展开更多
关键词 声音信号处理 动物 异常声音 卷积神经网络 SE_NET CBAM ECA_NET
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博物馆声敏监控报警系统的设计与实现 被引量:3
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作者 杨平 马步远 张有光 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第2期462-464,共3页
介绍了博物馆安全防护监控技术的现状,提出了博物馆声敏监控报警系统的解决方案。具体分析了以声音信号的采集、分析与处理作为防盗报警手段的技术先进性,介绍了整个声敏监控报警系统的工作原理。详细讨论了用户对安防监控报警系统的需... 介绍了博物馆安全防护监控技术的现状,提出了博物馆声敏监控报警系统的解决方案。具体分析了以声音信号的采集、分析与处理作为防盗报警手段的技术先进性,介绍了整个声敏监控报警系统的工作原理。详细讨论了用户对安防监控报警系统的需求,并且提出了整个系统的软、硬件设计与实现方案。介绍了软件系统的主要功能与结构,对声音信号的采集与处理、数据库的设计、软硬件之间的相互通讯等系统的关键技术进行了详细的阐述。 展开更多
关键词 声音报警 安防系统 数据采集 声音信号处理 博物馆
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Filter algorithm based on cochlear mechanics and neuron filter mechanism and application on enhancement of audio signals 被引量:2
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作者 GAO Wa KAN Yue ZHA Fu-sheng 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第6期1813-1828,共16页
A filter algorithm based on cochlear mechanics and neuron filter mechanism is proposed from the view point of vibration.It helps to solve the problem that the non-linear amplification is rarely considered in studying ... A filter algorithm based on cochlear mechanics and neuron filter mechanism is proposed from the view point of vibration.It helps to solve the problem that the non-linear amplification is rarely considered in studying the auditory filters.A cochlear mechanical transduction model is built to illustrate the audio signals processing procedure in cochlea,and then the neuron filter mechanism is modeled to indirectly obtain the outputs with the cochlear properties of frequency tuning and non-linear amplification.The mathematic description of the proposed algorithm is derived by the two models.The parameter space,the parameter selection rules and the error correction of the proposed algorithm are discussed.The unit impulse responses in the time domain and the frequency domain are simulated and compared to probe into the characteristics of the proposed algorithm.Then a 24-channel filter bank is built based on the proposed algorithm and applied to the enhancements of the audio signals.The experiments and comparisons verify that,the proposed algorithm can effectively divide the audio signals into different frequencies,significantly enhance the high frequency parts,and provide positive impacts on the performance of speech enhancement in different noise environments,especially for the babble noise and the volvo noise. 展开更多
关键词 COCHLEA neuron filter audio signal processing speech enhancement
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基于NLMS的AEDA声源估计优化算法
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作者 陆静艳 朱守正 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期113-117,共5页
针对传统的自适应特征值分解(AEDA)的延估计算法收敛时间慢的问题,提出一种改进的AEDA自适应算法,该方法将归一化最小均方法与AEDA相结合,加快了收敛速度,使其可应用于信号的实时处理.实验结果证明,在真实声场中,该算法能够用于声源定位.
关键词 麦克风阵列 声源定位 声音数字信号处理 AEDA算法 NLMS算法
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