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    什么叫重庆时时彩: 基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611058956.2

    申请日:

    2016.11.27

    公开号:

    CN106531174A

    公开日:

    2017.03.22

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G10L 17/26申请日:20161127|||公开
    IPC分类号: G10L17/26(2013.01)I; G10L25/18(2013.01)I; G10L21/0208(2013.01)I 主分类号: G10L17/26
    申请人: 福州大学
    发明人: 李应; 黄鸿铿
    地址: 350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区
    优先权:
    专利代理机构: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611058956.2

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.04.19|||2017.03.22

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,提出了一种基于Bark尺度的小波包分解系数重构的频谱投影结合随机森林的动物声音识别方法。首先,声音信号先经过Bark尺度的小波包分解;然后,生成小波包分解系数重构信号的频谱图;接着,对这些频谱图进行投影并生成BWCSP特征;最后,通过随机森林分类器实现动物声音的识别。对于受背景声音影响严重的动物声音,采用短时谱估计法对声音信号进行增强。本发明所提出的方法,结合短时谱估计法、BWCSP特征和随机森林的方法能够识别各种背景声音下的动物声音,且在?10dB的情况下,能够保持平均60%以上的识别率。

    权利要求书

    1.一种基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,其特征在于,按照如下步
    骤实现:
    步骤S1:采集声音样本,获取训练样本以及测试样本;
    步骤S2:对所述训练样本以及所述测试样本进行声音增强;
    步骤S3:将增强后声音信号进行Bark尺度的小波包分解;
    步骤S4:重构小波包分解系数,并把重构后的信号通过短时傅里叶变换生成重构信号
    频谱;
    步骤S5:将所述重构信号频谱进行主成分分析,提取投影特征,获取各个Bark频率群的
    BWCSP;
    步骤S6:采用随机森林识别各个Bark频率群的BWCSP。
    2.根据权利要求1所述的基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,其特征
    在于,在所述步骤S2中,所述声音增强采用短时谱估计法。
    3.根据权利要求1所述的基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,其特征
    在于,在所述步骤S3中,所述Bark尺度的小波包分解采用db2基函数,用以模拟Bark频率群。
    4.根据权利要求1所述的基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,其特征
    在于,在所述步骤S5中,还包括如下步骤:
    步骤S51:计算规范化的频谱矩阵X;对小波包分解系数进行重构,并把重构的信号进行
    短时傅里叶变换,得到重构信号频谱S(t,f);其中,t代表帧索引,t=0,1,···,M-1,f代
    表频率索引,f=0,1,···,N-1;将S第t帧转化为规范
    化的?。?br />
    <mrow> <msub> <mi>S</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mover> <mi>S</mi> <mo>&OverBar;</mo> </mover> <mi>t</mi> </msub> <mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>S</mi> <mo>|</mo> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
    X=[S1,...,St,...,SM]T,X∈RM×N;
    步骤S52:对频谱矩阵X进行特征值分解;C=XTX,C=UΛUT,也即

    其中,特征值从大到小递减:λ1≥λ2≥…≥λN;
    步骤S53:确定前K个特征值;特征值λp,p=1,2,…,N,代表了特征向量所携带的信息量,
    特征值越大说明对应的特征向量所携带的信息量越大;取前K个特征值对应的特征向量以
    近似地构造出C,即:
    C≈λ1u1u′1+λ2u2u′2+…+λKuKu′K,K<<N,
    其中,通过如下方式确定K值:
    <mrow> <msub> <mi>&eta;</mi> <mi>K</mi> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>p</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mi>p</mi> </msub> <mo>/</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>,</mo> </mrow>
    通过计算前K个特征值之和占全部特征值之和的比重来衡量;
    步骤S54:计算频谱投影;选取矩阵U中前K个成分,组成特征向量UK=(μ1,μ2,...,μK),UK
    ∈RN×K;计算频谱投影,即投影矩阵:
    XK=XUK;
    其中,XK即为当前小波包分解系数重构的频谱投影特征。
    5.根据权利要求1所述的基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,其特征
    在于,在所述步骤S6中,通过所述训练样本构建随机森林按照如下步骤实现:
    步骤S611:通过自助重采样算法,从训练样本第i个结点的BWCSP特征集
    中自助重采样,生成新的s个训练样本集,其中,Q代表第i个节点的
    BWCSP特征集采样的样本数目;
    步骤S612:该s个训练样本集:按照决策树的构建方法生长成s颗决策树,并组合在一起
    形成第i个森林,且由该s棵决策树构造出第i个随机森林与第i个结点的BWCSP特征集相对
    应。
    6.根据权利要求1所述的基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,其特征
    在于,在所述步骤S6中,通过所述随机森林识别所述测试样本按照如下步骤实现:
    步骤S621:将所述测试样本中各个Bark频率群生成的BWCSP特征Xk分别置于相应的随机
    森林中,且放置在相应随机森林的s棵决策树的根节点;
    步骤S622:根据决策树判别规则,向下传递直到决策树的叶子节点,叶子节点对应的类
    标签即为该棵决策树对特征Xk所属类别所做的投票。

    关 键 词:
    基于 波包 分解 声谱 特征 动物 声音 识别 方法
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