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面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法
被引量:
1
1
作者
杨琳
王从庆
姜龙生
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期544-553,共10页
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融...
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。
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关键词
驾驶
舱
话
音
记录器
非话语背景声
音
信号
特征提取
不均匀舱音样本
模糊支持向量机
原文传递
题名
面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法
被引量:
1
1
作者
杨琳
王从庆
姜龙生
机构
中国民航科学技术研究院
南京航空航天大学自动化学院
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期544-553,共10页
基金
国家自然科学基金(60776819)~~
文摘
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。
关键词
驾驶
舱
话
音
记录器
非话语背景声
音
信号
特征提取
不均匀舱音样本
模糊支持向量机
Keywords
cockpit voice recorder
non-voice acoustic signal
feature extraction
imbalanced sample
fuzzy support vector machine
分类号
V248.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向不均匀飞机舱音信号样本的模糊支持向量机识别方法
杨琳
王从庆
姜龙生
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
原文传递
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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