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基于子带谱特征的助听器背景噪声场景分类算法
被引量:
2
1
作者
靳韡赟
詹毅
樊晓华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期694-701,共8页
针对助听器应用中背景噪声场景分类算法需同时具备低延时性和高分类准确率的问题,提出一种基于LightGBM集成学习模型的助听器场景分类算法以减少分类过程的计算时间,给出一种新的子带谱相关性特征并联合子带谱熵特征构成分类特征来提高...
针对助听器应用中背景噪声场景分类算法需同时具备低延时性和高分类准确率的问题,提出一种基于LightGBM集成学习模型的助听器场景分类算法以减少分类过程的计算时间,给出一种新的子带谱相关性特征并联合子带谱熵特征构成分类特征来提高助听器场景分类的准确率,使用双耳差分信号提取子带谱特征减少计算过程中的内存占用率以及模型离线训练工作量,提高计算效率。对双耳助听器声学环境识别数据集中的安静室内、交通环境、风噪声、音乐、鸡尾酒会、汽车噪声6种场景下的背景声音进行测试,实验结果表明,相对于基于随机森林模型和子带信号周期性特征、子带信号熵特征的场景分类算法,该算法在实时性和分类准确率方面的性能均有显著改善。
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关键词
双耳差分信号
子带谱特征
背景噪声分类
集成学习
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职称材料
题名
基于子带谱特征的助听器背景噪声场景分类算法
被引量:
2
1
作者
靳韡赟
詹毅
樊晓华
机构
中国科学院微电子研究所
中国科学院大学集成电路学院
江苏集萃智能集成电路设计技术研究所有限公司
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期694-701,共8页
文摘
针对助听器应用中背景噪声场景分类算法需同时具备低延时性和高分类准确率的问题,提出一种基于LightGBM集成学习模型的助听器场景分类算法以减少分类过程的计算时间,给出一种新的子带谱相关性特征并联合子带谱熵特征构成分类特征来提高助听器场景分类的准确率,使用双耳差分信号提取子带谱特征减少计算过程中的内存占用率以及模型离线训练工作量,提高计算效率。对双耳助听器声学环境识别数据集中的安静室内、交通环境、风噪声、音乐、鸡尾酒会、汽车噪声6种场景下的背景声音进行测试,实验结果表明,相对于基于随机森林模型和子带信号周期性特征、子带信号熵特征的场景分类算法,该算法在实时性和分类准确率方面的性能均有显著改善。
关键词
双耳差分信号
子带谱特征
背景噪声分类
集成学习
Keywords
binaural differential signal
band spectral features
background noise classification
ensemble learning
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子带谱特征的助听器背景噪声场景分类算法
靳韡赟
詹毅
樊晓华
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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