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飞机舱音记录器非话语信号盲分离性能
被引量:
3
1
作者
杨琳
王从庆
+1 位作者
王芝刚
张红占
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期185-190,共6页
飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit voice recorder,CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立的声音信号...
飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit voice recorder,CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立的声音信号的缺点。本文提出采用基于高效快速的独立分量分析(Efficient variant of fastI-CA,EFICA)算法和可调整权值的二阶盲分离(Weight-adjusted variant second-order blind identification,WA-SOBI)的混合算法对舱音信号进行分离实验。采用不同算法的仿真结果比较表明,混合盲处理算法具有更为优越的分离性能。
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关键词
舱音记录器
非话语信号
独立分量分析
混合盲分离算法
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职称材料
基于Huffman最优二叉树支持向量机的舱音记录器背景信号识别
被引量:
6
2
作者
杨琳
王从庆
+1 位作者
缪鹏
姜龙生
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1428-1434,共7页
飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点。针对舱音信号是一种非...
飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点。针对舱音信号是一种非平稳性的时频信号,提出了基于多尺度最优小波包基的CVR背景信号特征提取算法,将10种典型信号进行小波包分解,以分解得到的子带能量作为信号初始特征,再根据类间最大距离准则选取最优小波包基,从而确定待识别信号最具有代表性的特征向量,最后基于Huffman最优二叉树支持向量机进行CVR背景信号分类。仿真实验结果表明,该方法的平均识别率为94.62%,可以应用于CVR背景声音信号的自动识别。
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关键词
舱音记录器
非
话语
背景声音
信号
Huffman最优二叉树支持向量机
信号
自动识别
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职称材料
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
3
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
飞机舱音记录器非话语信号盲分离性能
被引量:
3
1
作者
杨琳
王从庆
王芝刚
张红占
机构
南京航空航天大学民航学院
中国民航总局航空安全技术中心
南京航空航天大学自动化学院
出处
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期185-190,共6页
基金
国家自然科学基金(60776819)资助项目
文摘
飞机驾驶舱话音记录器(Cockpit voice recorder,CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成的。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后进行人耳辨听,存在不易准确分辨出各种独立的声音信号的缺点。本文提出采用基于高效快速的独立分量分析(Efficient variant of fastI-CA,EFICA)算法和可调整权值的二阶盲分离(Weight-adjusted variant second-order blind identification,WA-SOBI)的混合算法对舱音信号进行分离实验。采用不同算法的仿真结果比较表明,混合盲处理算法具有更为优越的分离性能。
关键词
舱音记录器
非话语信号
独立分量分析
混合盲分离算法
Keywords
cockpit voice recorder (CVR)
non-voice acoustic signal
independent component analysis
combined blind separation algorithm
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于Huffman最优二叉树支持向量机的舱音记录器背景信号识别
被引量:
6
2
作者
杨琳
王从庆
缪鹏
姜龙生
机构
中国民用航空科学技术研究院
南京航空航天大学自动化学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期1428-1434,共7页
基金
国家自然科学基金(60776819)
文摘
飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点。针对舱音信号是一种非平稳性的时频信号,提出了基于多尺度最优小波包基的CVR背景信号特征提取算法,将10种典型信号进行小波包分解,以分解得到的子带能量作为信号初始特征,再根据类间最大距离准则选取最优小波包基,从而确定待识别信号最具有代表性的特征向量,最后基于Huffman最优二叉树支持向量机进行CVR背景信号分类。仿真实验结果表明,该方法的平均识别率为94.62%,可以应用于CVR背景声音信号的自动识别。
关键词
舱音记录器
非
话语
背景声音
信号
Huffman最优二叉树支持向量机
信号
自动识别
Keywords
Cockpit voice recorder
Non-voice acoustic signal
Huffman optimal binary tree SVM
Automatic signal recognition
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
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
3
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
飞机舱音记录器非话语信号盲分离性能
杨琳
王从庆
王芝刚
张红占
《南京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
下载PDF
职称材料
2
基于Huffman最优二叉树支持向量机的舱音记录器背景信号识别
杨琳
王从庆
缪鹏
姜龙生
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
下载PDF
职称材料
3
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
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