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

1

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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基于经验模态分解结合傅氏变换与Wigner分布的Mel频率倒谱系数提取 被引量：2

2

作者 曾以成 陈雨莺 +1 位作者 毛燕湖 谢小娟 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2015年第2期20-26,共7页

根据语音信号的非平稳特点,用经验模态分解方法把语音信号分解成一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),一个IMF只含有语音信号的一部分信息,不同IMF分量携带的特征信息不同,对这些IMFs进行加权处理,得到新的语音,再对其进... 根据语音信号的非平稳特点,用经验模态分解方法把语音信号分解成一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),一个IMF只含有语音信号的一部分信息,不同IMF分量携带的特征信息不同,对这些IMFs进行加权处理,得到新的语音,再对其进行后续处理.Wigner-Ville分布能精确地定位信号的时频结构,而传统傅氏变换不能反映信号的瞬时变化情况,但多分量信号的Wigner-Ville分布受困于交叉项的干扰,因此利用Wigner-Ville分布的优点,采用Wigner-Ville谱与傅氏谱结合来代替单独的傅氏谱作为每帧的特征,进行Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)提取.实验表明,经改进后的MFCC参数较传统的MFCC参数应用于说话人识别系统,识别率有较大提升,且鲁棒性较好. 展开更多

关键词 经验模态分解 Wigner-Ville谱 傅氏变换 mel频率倒谱系数

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Mel频率倒谱系数平滑的耳机均衡 被引量：1

3

作者 李光炬 罗平展 +2 位作者 钱鹏 甘维明 邢锰 《应用声学》 CSCD 北大核心 2023年第1期67-75,共9页

适当均衡耳机到鼓膜的传递函数可有效提高耳机声重放效果。耳廓与耳道滤波效应引起的幅度峰谷有助于人耳听觉感知,以平直幅频响应为目标的幅度均衡无法保持适当的峰谷。该文提出了基于roex滤波器与Mel频率倒谱系数的耳机到鼓膜的传递函... 适当均衡耳机到鼓膜的传递函数可有效提高耳机声重放效果。耳廓与耳道滤波效应引起的幅度峰谷有助于人耳听觉感知,以平直幅频响应为目标的幅度均衡无法保持适当的峰谷。该文提出了基于roex滤波器与Mel频率倒谱系数的耳机到鼓膜的传递函数平滑方法,用于模拟人耳听觉感知特性和平滑耳机到鼓膜的传递函数,使均衡后的幅频响应保持相应的峰谷,避免了幅度峰谷过渡均衡。实验结果表明,进行耳机到鼓膜的传递函数平滑的幅度均衡对提高耳机的音色有显著作用,基于Mel频率倒谱系数平滑的幅度均衡对提高耳机的音色最为显著。 展开更多

关键词 耳机到鼓膜的传递函数 mel频率倒谱系数 平滑 均衡 耳机声重放

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基于Gammatone频率倒谱系数的舰船辐射噪声分析 被引量：3

4

作者 吴晏辰 王英民 《水下无人系统学报》 2021年第1期60-64,共5页

舰船辐射噪声的声学特征提取对目标训练和识别有着重要影响。文中提出一种基于Gammatone频率倒谱系数(GFCC)的特征分析方法:以目标特征提取方法——Mel频率倒谱系数(MFCC)算法作为比照组,针对小型低速船只、小型高速船只及大型船只三大... 舰船辐射噪声的声学特征提取对目标训练和识别有着重要影响。文中提出一种基于Gammatone频率倒谱系数(GFCC)的特征分析方法:以目标特征提取方法——Mel频率倒谱系数(MFCC)算法作为比照组,针对小型低速船只、小型高速船只及大型船只三大类目标,在2种不同水声环境中提取的5122个样本进行了分类识别比对试验。试验结果表明,2种算法的目标识别率均大于80%,且GFCC在海洋复杂声环境中的识别率显著高于MFCC,并对高频目标更敏感。说明GFCC算法与标准的MFCC算法相比,在海洋等强干扰环境下具有更好的抗噪性和更高的快速目标识别率。 展开更多

关键词 水下目标识别 舰船辐射噪声 特征提取 Gammatone频率倒谱系数 mel频率倒谱系数

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差分和加权Mel倒谱混合参数应用于说话人识别 被引量：14

5

作者 柯晶晶 周萍 +1 位作者 景新幸 杨青 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第9期88-91,共4页

说话人识别是信息技术和生物学的新一代身份验证方式,在说话人识别的研究中,特征参数的提取直接影响到识别系统最终的识别效率.通过对Mel频率倒谱系数特征参数进行分析研究,基于Mel频率倒谱系数改进加权函数,将体现个人语音特性的加权... 说话人识别是信息技术和生物学的新一代身份验证方式,在说话人识别的研究中,特征参数的提取直接影响到识别系统最终的识别效率.通过对Mel频率倒谱系数特征参数进行分析研究,基于Mel频率倒谱系数改进加权函数,将体现个人语音特性的加权特征参数与反映语音帧间变化的差分Mel频率倒谱系数进行维度筛选,再进行参数混合.实验结果表明,通过改进加权函数提取得到的特征参数与差分Mel频率倒谱系数的混合参数在矢量量化的说话人识别系统中,码本容量为16和32时可以达到100%的识别率. 展开更多

关键词 说话人识别 加权mel频率倒谱系数 混合参数 矢量量化

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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

6

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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水下蛙人呼吸声Mel倒谱特征的实验研究 被引量：5

7

作者 朱知萌 郭育 +1 位作者 王冠 章佳荣 《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第3期286-292,共7页

为提高水下蛙人呼吸声识别的准确度,提出一种基于Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的蛙人呼吸声信号特征匹配方法。计算呼吸声信号之间、信号与环境噪声及舰船辐射噪声的MFCC夹角和MFCC距离并进行匹配比较,以... 为提高水下蛙人呼吸声识别的准确度,提出一种基于Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的蛙人呼吸声信号特征匹配方法。计算呼吸声信号之间、信号与环境噪声及舰船辐射噪声的MFCC夹角和MFCC距离并进行匹配比较,以进行分类识别。某湖试验数据的处理结果表明:蛙人呼吸声与舰船辐射噪声及环境噪声的MFCC参数有着明显的差异,能够对蛙人呼吸声信号与干扰噪声进行区分,证明了基于MFCC特征算法的有效性,对发展港口、码头等近海海域附近的水下蛙人探测声呐和预警系统具有实际意义。 展开更多

关键词 被动声呐 水下小目标 mel频率倒谱系数 特征匹配

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基于Mel 频率和HMM 的儿童咳嗽识别方法

8

作者 单宝娟 段文睿 《电声技术》 2020年第7期25-29,共5页

针对儿童呼吸道疾病发现难的问题,提出了一种基于Mel频率和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的儿童咳嗽声音识别方法,通过声音检测来实现对儿童咳嗽声的自动检测和计数,从而提前发现咳嗽频率异常并提醒预防。采集儿童4种常见声... 针对儿童呼吸道疾病发现难的问题,提出了一种基于Mel频率和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的儿童咳嗽声音识别方法,通过声音检测来实现对儿童咳嗽声的自动检测和计数,从而提前发现咳嗽频率异常并提醒预防。采集儿童4种常见声音——哭声、笑声、咳嗽声、尖叫声作为输入声音,采用预加重、端点检测以及分帧操作对输入的声音信号进行预处理,提取24维Mel频率倒谱系数为特征参数,应用隐马尔科夫识别算法构建咳嗽声识别模型。实验表明,该方法咳嗽声识别率为92.5%,识别性能良好,验证了该算法的有效性,为进一步研究儿童咳嗽定量分析奠定了基础。 展开更多

关键词 语音识别 儿童咳嗽 预处理 隐马尔科夫模型 mel频率倒谱系数

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语音特征参数MFCC的提取及其应用 被引量：11

9

作者 陈勇 屈志毅 +3 位作者 刘莹 酒康 郭爱平 杨志国 《湖南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10X期106-107,共2页

Mel频率是能够反映人耳对不同频率语音感知能力的一种频率表达方式.主要介绍了Mel频率倒谱系数(MFCC)的特点及提取方法,并提取了MFCC的一阶差分,使特征参数在说话人识别上能够更加准确的反映语音信息,提高识别率.

关键词 语音 mel频率倒谱系数 离散余弦变换

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基于MFCC与GFCC混合特征参数的说话人识别 被引量：44

10

作者 周萍 沈昊 郑凯鹏 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期24-32,共9页

针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,... 针对说话人识别中单一参数表征不够全面的特点,将抗噪性能一般的传统MFCC参数与鲁棒性更强的GFCC参数相互融合,并结合它们的动态特性构成一种新的混合参数.针对特征参数维数过高造成的冗余,研究了每种特征参数各分量与识别结果的关系,舍弃其中贡献较低的分量以实现特征参数降维的目的,并将混合参数应用于基于高斯混合模型的说话人识别系统.仿真实验表明,该混合特征参数具有更好的识别性能和抗噪性. 展开更多

关键词 说话人识别 混合特征参数 mel频率倒谱系数 Gammatone滤波器

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基于AMR编码参数的语音识别 被引量：1

11

作者 杨吉斌 曹铁勇 张雄伟 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 2002年第5期6-9,共4页

基于语音编码系统的语音识别 ,由于受编码的影响其识别效果在编码速率下降时显著降低。传统的识别方法从重构语音波形中提取特征参数 ,并针对该特征参数进行训练和识别。比较了基于编码语音的识别准确率和基于编码参数的识别准确率 ,并... 基于语音编码系统的语音识别 ,由于受编码的影响其识别效果在编码速率下降时显著降低。传统的识别方法从重构语音波形中提取特征参数 ,并针对该特征参数进行训练和识别。比较了基于编码语音的识别准确率和基于编码参数的识别准确率 ,并研究了编码参数对识别准确率的影响。在此基础上 ,通过选择受编码影响较小的编码参数 ,直接将 LPC参数和残差信号参数组合起来构成特征参数进行语音识别。实验结果表明 ,采用这种方法的 AMR语音识别系统 ,其识别效果接近于基于原始语音的识别效果。 展开更多

关键词 编码参数 AMR声码器 语音识别 mel频率倒谱系数 语音编码系统 编码速度

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基于不变集多小波的语音特征参数提取 被引量：1

12

作者 莫家玲 胡维平 《电声技术》 2009年第7期63-67,共5页

在研究不变集多小波理论的基础上,借鉴Mel频率倒谱系数(MFCC)的提取算法,用多小波变换代替傅里叶变换及Mel滤波,构造了一种新的语音特征参数MWBC。汉语数字识别实验结果表明,提出的新语音特征参数MWBC的识别性能和抗噪性能均优于MFCC,... 在研究不变集多小波理论的基础上,借鉴Mel频率倒谱系数(MFCC)的提取算法,用多小波变换代替傅里叶变换及Mel滤波,构造了一种新的语音特征参数MWBC。汉语数字识别实验结果表明,提出的新语音特征参数MWBC的识别性能和抗噪性能均优于MFCC,为提高语音识别系统的噪声鲁棒性提供了一条新途径。 展开更多

关键词 语音识别 不变集多小波 特征参数 mel频率倒谱系数

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基于CHMM的高性能连续数字语音识别算法 被引量：4

13

作者 张静亚 《常熟理工学院学报》 2005年第2期93-96,124,共5页

介绍了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的汉语连续数字语音识别算法,该识别算法以MEL频率倒谱系数(MFCC)为主要语音特征参数,采用切割-识别方案。在此框架下,本文提出了变时窗的连续数字切割算法,并且结合了声调信息,因此最终连续数... 介绍了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的汉语连续数字语音识别算法,该识别算法以MEL频率倒谱系数(MFCC)为主要语音特征参数,采用切割-识别方案。在此框架下,本文提出了变时窗的连续数字切割算法,并且结合了声调信息,因此最终连续数字语音识别率达到了90%以上。 展开更多

关键词 识别算法 数字语音 连续隐马尔可夫模型 mel频率倒谱系数 性能 语音特征参数 语音识别率 切割

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基于MFCC倒谱距离的语音端点检测方法 被引量：1

14

作者 杨龙 《信息通信》 2015年第7期31-32,共2页

在一个语音信号处理系统中,端点检测是对语音预处理阶段最重要的环节,好的检测效果可提高后续语音处理的效率。文章结合语音信号特性,采用根据人耳听觉机理Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Coefficient,MFCC)对带噪语音进行端点检测,通... 在一个语音信号处理系统中,端点检测是对语音预处理阶段最重要的环节,好的检测效果可提高后续语音处理的效率。文章结合语音信号特性,采用根据人耳听觉机理Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Coefficient,MFCC)对带噪语音进行端点检测,通过仿真实验的方式证明其可行性。 展开更多

关键词 语音端点检测 mel频率参数 mel频率倒谱系数

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固话信道下语音特征参数影响研究 被引量：3

15

作者 郭逾 张二华 +1 位作者 刘驰 杨子凡 《现代电子技术》 北大核心 2015年第11期73-78,82,共7页

通过对比麦克风与固话信道下语音信号的时域、频域参数,结合固话传输系统的特性,分析语音信号经过固话信道传输后,各参数的异同点以及固话信道对语音信号的影响。并采用F比的方法,分析麦克风信道和固话信道下语音信号MFCC特征参数的差... 通过对比麦克风与固话信道下语音信号的时域、频域参数,结合固话传输系统的特性,分析语音信号经过固话信道传输后,各参数的异同点以及固话信道对语音信号的影响。并采用F比的方法,分析麦克风信道和固话信道下语音信号MFCC特征参数的差异。实验结果表明,语音信号经过固话信道传输后,不仅造成信号的频率失真,还伴随有宽带噪声和共振型噪声。在MFCC特征参数方面,麦克风和固话信道的第二维MFCC参数差异最明显,低维参数相比高维参数差异较大,男性说话人特征参数相比女性说话人差异较大。 展开更多

关键词 固话信道 噪声 语音参数 mel频率倒谱系数 F比

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MFCC和短时TEO能量的混合参数应用于说话人识别 被引量：5

16

作者 王茂蓉 周萍 景新幸 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第1期144-148,共5页

特征参数的提取在说话人识别中起至关重要的作用,影响到整个系统的识别率.采用表征说话人语音特性的Mel倒谱系数和体现语音信号时域特征的短时TEO能量的混合特征参数应用到说话人识别系统中,目的是通过增加表征说话人语音特征参数的维数... 特征参数的提取在说话人识别中起至关重要的作用,影响到整个系统的识别率.采用表征说话人语音特性的Mel倒谱系数和体现语音信号时域特征的短时TEO能量的混合特征参数应用到说话人识别系统中,目的是通过增加表征说话人语音特征参数的维数,来改善系统性能,与传统提取方法相比,该方法弥补了特征参数有效维数的不足,最后建立GMM-UBM分类器模型,对语音信号识别.实验证明,该混合特征参数与MFCC,以及MFCC与其一阶差分的组合特征参数相比,在没有增加运算复杂度的同时提高了系统的识别率. 展开更多

关键词 说话人识别 mel频率倒谱系数 TEAGER能量算子 混合特征参数 GMM-UBM

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基于BP网络的孤立数字识别 被引量：1

17

作者 金琰 张健 《辽宁工学院学报》 2007年第6期365-367,371,共4页

通过Mel频率倒谱系数的方法对语音信号波形进行处理,采用BP网络作为分类器,实现了孤立数字的语音识别系统,在matlab环境下对算法进行仿真。实验表明,这种方法具有计算简单,识别精度高的特点。

关键词 语音识别 mel频率倒谱系数 人工神经网络 BP网络

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基于PANNs-CNN的环境声音分类算法研究及应用

18

作者 关志广 《无线互联科技》 2024年第16期12-15,共4页

环境声音分类(ESC)技术主要涉及声音特征提取和分类器算法的选择。为了探索最佳的特征提取方法和分类器组合,文章对深度学习模型PANNs-CNN进行了研究和分析,对不同的特征提取方法进行了实验对比。实验结果表明,在与同类模型对比中,选用... 环境声音分类(ESC)技术主要涉及声音特征提取和分类器算法的选择。为了探索最佳的特征提取方法和分类器组合,文章对深度学习模型PANNs-CNN进行了研究和分析,对不同的特征提取方法进行了实验对比。实验结果表明,在与同类模型对比中,选用预训练且更深层的CNN模型可以提高ESC的预测性能;Log-Mel特征可以更好地保留声音信号高维度特征及特征相关性,有助于提升模型分类准确率。文章研究的基于Log-Mel特征提取方式和PANNs-CNN 14的环境声音分类算法在ESC-50数据集上的分类准确率最好,并且在实际应用中验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 环境声音分类 预训练音频神经网络 卷积神经网络 Log-mel mel频率倒谱系数

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基于小波神经网络的与文本无关说话人识别方法研究 被引量：7

19

作者 白莹 赵振东 +2 位作者 戚银城 王斌 郭建勇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期1036-1039,共4页

基于神经网络的说话人识别方法可以在一定程度上模仿人脑的功能,是说话人识别中的一种主要技术, 但它通常难以确定隐层单元的数目,收敛速度慢,易于收敛到极小点。该文研究了一种用于说话人识别的小波神经网络模型,给出了网络结构和学习... 基于神经网络的说话人识别方法可以在一定程度上模仿人脑的功能,是说话人识别中的一种主要技术, 但它通常难以确定隐层单元的数目,收敛速度慢,易于收敛到极小点。该文研究了一种用于说话人识别的小波神经网络模型,给出了网络结构和学习算法。采用MeI频率倒谱系数作为与文本无关的说话人识别的特征参数,并利用该模型进行了5个人的说话人识别实验,得到99．5％的识别率。实验结果表明,小波网络和传统的BP网络相比, 训练速度和识别率都有了较大提高,具有良好的应用前景和进一步研究的价值。 展开更多

关键词 说话人识别 小波神经网络 BP网络 mel频率倒谱系数

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基于GMM的心音信号生物识别方法研究 被引量：3

20

作者 钟丽莎 万江中 +2 位作者 黄志伟 郭兴明 段赟 《中国医疗器械杂志》 CAS 2013年第2期92-95,99,共5页

目的将倒谱系数提取和高斯混合模型(GMM)相结合,提出了一种基于心音信号的生物识别方法。方法首先心音信号预处理小波去噪,然后进行特征参数的选择,对比研究了线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC),再用高斯混合模型(GMM)进... 目的将倒谱系数提取和高斯混合模型(GMM)相结合,提出了一种基于心音信号的生物识别方法。方法首先心音信号预处理小波去噪,然后进行特征参数的选择,对比研究了线性预测倒谱系数(LPCC)和Mel频率倒谱系数(MFCC),再用高斯混合模型(GMM)进行识别。最后利用50名志愿者的100段心音信号对所提出的方法进行验证。结果对比实验证明LPCC比MFCC更适合用于心音信号的生物识别研究,通过对每段心音信号进行小波去噪,取得了比传统GMM方法更高的识别率。结论表明该方法能够有效提高系统的识别性能,达到了比较理想的识别效果。 展开更多

关键词 心音信号 生物识别 高斯混合模型 小波去噪 线性预测倒谱系数 mel频率倒谱系数

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