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資訊:聲信號的可視化特征提取方法
雙擊自動滾屏 發布者:admin 發布時間:2012-4-2 17:02:40 閱讀:3159次 【字體:

將水下目標、交通工具、說話人等的分類識別問題統稱為聲目標識別。特征提取時聲目標識別中最為關鍵的技術之一,特征參數種類和維數直接影響著聲識別的準確性。目前應用較多的聲學特征包括時域波形特征(過零率、峰尖幅值、波長差、波列面積等)、頻域特征(線譜、功率譜、高階譜、小波普等)和聽覺特征(響度、音調、音色、尖銳度、粗早讀等)許多研究表明,這些特征都能在一定程度上反映聲目標信號的本質特征,具有較好的分類識別效果,尤其是通過特征選擇與合等處理后,還能進一步改善識別性能。

上面提及的特征都是基于一維信號的分析處理方法得到的,考慮到圖像的二維信號,可能包括更多潛在特征信息,而且圖像特征提取與識別已有大量成功的應用,筆者提出一種新的聲信號特征提取方法,即先實現聲信號的可視化,再提取其圖像特征,應用于聲目標的分類識別。針對10類語言信號的3類交通噪聲,先建立聲譜圖,然后采用具有生物視覺依據的脈沖偶和神經網絡提取圖像特征,最后通過分類識別實驗檢驗這種方法的可行性。
聲信號可視化方法:時域可視化、頻域可視化、時頻可視化。
同一說話人不同時刻發同一語音時,時域圖和語普圖均有差別,不同人發同一語音的語普圖遇不相同。用PCNN處理時,對同一說話人不同時刻同一語音的語普圖,每次迭代時,點火神經元的個數相似,而對不同人的同一語音,點火神經元個數圖有差別較大。
對錄制的語言信號進行識別實驗,利用平均熵和一致度兩種特征,識別率都保持在80%以上。
 
 
 

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