【摘 要】
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针对低信噪比下的环境声音识别效果不佳的情况,提出一种不同信噪比背景下的环境声音识别方法。以伽玛通(Gammatone)变换的谱图为对象提取特征,生成灰度频谱图后映射成3种单色
【基金项目】
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湖南省自然科学基金(2018JJ3486);湘潭大学校级科研项目(16XZX02);湘潭大学博士启动基金项目(15QDZ28)
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针对低信噪比下的环境声音识别效果不佳的情况,提出一种不同信噪比背景下的环境声音识别方法。以伽玛通(Gammatone)变换的谱图为对象提取特征,生成灰度频谱图后映射成3种单色图,分别提取各单色图的扇形投影特征,在对得到的各方向的投影特征进行离散小波变换得到特征矩阵,并结合改进的最小均方误差(IMMSE)声音增强算法作为前端处理以减小噪声干扰,最后,利用支持向量机对带噪声音进行分类识别。实验结果表明:在-5dB的低噪背景下仍能取得较高识别率。
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