低空飞行目标声音优化识别研究

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针对战场环境噪声下的低空目标声音识别问题,首先用阈值EMD对典型环境噪声进行去除,其次提取基于离散小波变换的Mel频率倒谱系数(WMFCC)的特征参数,最后利用支持向量机(SVM)分类识别,利用含噪声音提取的MFCC和WMFCC以及经过阈值EMD去噪后的声音再提取的MFCC和WMFCC作为特征向量进行分类识别。不同噪声不同信噪比条件下的对比实验结果表明,SVM分类器利用阈值EMD去噪后提取的WMFCC特征参数进行分类,可以有效去除噪声,提高识别率,并且在低信噪比环境噪声下,分类性能明显优于其它方法。
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