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行车噪声环境下基于人耳频率选择特性的声学特征提取方法
被引量:
2
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作者
裴孝中
郑铁然
韩纪庆
《智能计算机与应用》
2015年第3期16-18,共3页
本文提出了一种基于加权Mel滤波器组的声学特征提取方法。该方法通过提取音频信号中的共振峰信息,使用动态自适应方法对中高频部分的Mel滤波器组进行加权,从而模仿人耳覆膜的频率选择映射。相比较于传统的MFCC特征,更适用于行车噪声环...
本文提出了一种基于加权Mel滤波器组的声学特征提取方法。该方法通过提取音频信号中的共振峰信息,使用动态自适应方法对中高频部分的Mel滤波器组进行加权,从而模仿人耳覆膜的频率选择映射。相比较于传统的MFCC特征,更适用于行车噪声环境下的快速声学事件检测任务;弥补了传统的Mel滤波器组高频部分分辨率低,从而导致对噪声鲁棒性较差的问题。实验结果表明:在信噪比较低的行车环境中,该特征有助于提高声学事件的检出率。
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关键词
声学事件检测
鲁棒性特征提取
行车噪声环境
动态自适应
MFCC
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职称材料
题名
行车噪声环境下基于人耳频率选择特性的声学特征提取方法
被引量:
2
1
作者
裴孝中
郑铁然
韩纪庆
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《智能计算机与应用》
2015年第3期16-18,共3页
基金
国家自然科学基金(91120303)
文摘
本文提出了一种基于加权Mel滤波器组的声学特征提取方法。该方法通过提取音频信号中的共振峰信息,使用动态自适应方法对中高频部分的Mel滤波器组进行加权,从而模仿人耳覆膜的频率选择映射。相比较于传统的MFCC特征,更适用于行车噪声环境下的快速声学事件检测任务;弥补了传统的Mel滤波器组高频部分分辨率低,从而导致对噪声鲁棒性较差的问题。实验结果表明:在信噪比较低的行车环境中,该特征有助于提高声学事件的检出率。
关键词
声学事件检测
鲁棒性特征提取
行车噪声环境
动态自适应
MFCC
Keywords
Acoustic Event Detection
Robust Acoustic Feature Extraction
Driving Noisy Environments
Dynamic Adaptive
MFCC
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
行车噪声环境下基于人耳频率选择特性的声学特征提取方法
裴孝中
郑铁然
韩纪庆
《智能计算机与应用》
2015
2
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