摘要
针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基的能量值归一化后作为特征向量,再将这些特征向量输入BP神经网络训练,用训练好的神经网络对边海防声音信号进行识别。仿真结果表明:在噪声条件下,利用此特征提取方法,识别率达到94%,比基于小波包分解的特征提取方法的识别率高出6个百分点。
针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基的能量值归一化后作为特征向量,再将这些特征向量输入BP神经网络训练,用训练好的神经网络对边海防声音信号进行识别。仿真结果表明:在噪声条件下,利用此特征提取方法,识别率达到94%,比基于小波包分解的特征提取方法的识别率高出6个百分点。
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第S1期151-154,共4页
Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition)
关键词
边海防
声音信号
最佳小波包分解
BP神经网络
border and coastal surveillance
sound signal
optimum wavelet packet decomposition
BP neural network