【摘 要】
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研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进
【机 构】
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解放军理工大学通信工程学院研究生2队,中国人民解放军92830部队,解放军理工大学训练部,
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研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。
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