基于提升小波变换的MFCC在目标识别中的应用

水下环境噪声对被动声呐目标的分类识别影响显著,为了提高水声信号识别系统对环境噪声的鲁棒性,采用提升小波变换方法提取MFCC特征,对水下被动声呐目标进行分类和识别。仿真实验表明,与传统MFCC和小波变换的MFCC相比,在信噪比相近的情况下,提升小波变换方法提取MFCC具有识别率较高、对噪声鲁棒性较好的显著优点。     

噪声环境下稳健的说话人识别特征研究

针对噪声环境下说话人识别率较低的问题,提出一种基于正规化线性预测功率谱的说话人识别特征。首先对语音信号线性预测分析和正规化处理求出语音频谱包络,然后通过伽马通滤波器组得到对数子带能量,最后对特征参数进行离散余弦变换,得到了一种说话人识别特征正规化线性预测伽马通滤波器倒谱系数(Regularized Linear Prediction Gammatone Filter Cepstral Coefficient,RLP-GFCC)。仿真结果表明,在噪声环境说话人辨认试验中,相比传统特征美尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和伽马通滤波器倒谱系数(Gammatone Filter Cepstral Coefficient,GFCC)的系统识别率得到了明显提高,对噪声环境的鲁棒性得到了增强。     

水下蛙人呼吸声Mel倒谱特征的实验研究

为提高水下蛙人呼吸声识别的准确度,提出一种基于Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的蛙人呼吸声信号特征匹配方法。计算呼吸声信号之间、信号与环境噪声及舰船辐射噪声的MFCC夹角和MFCC距离并进行匹配比较,以进行分类识别。某湖试验数据的处理结果表明:蛙人呼吸声与舰船辐射噪声及环境噪声的MFCC参数有着明显的差异,能够对蛙人呼吸声信号与干扰噪声进行区分,证明了基于MFCC特征算法的有效性,对发展港口、码头等近海海域附近的水下蛙人探测声呐和预警系统具有实际意义。     

融合时频域特征的舰船识别方法及实验研究

文章提出了一种融合舰船辐射噪声时频域特征的识别方法,将舰船辐射噪声的线谱特征和线性预测倒谱特征作为输入,分别利用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络进行训练、降维及初步判别,并采用加权投票方式,引入置信度算法和拒判机制实现决策级融合识别。实验结果表明,对比基于舰船单一特征的识别方法,利用舰船辐射噪声时频域特征的互补性进行融合识别,减小了单一识别方法误判对总识别率的影响,具有较强的鲁棒性,可有效提高对目标的识别率。     

基于频域ICA的语音特征增强*

为了降低卷积噪声对语音特征所产生的影响,提高语音识别正确率,文章提出了一种基于频域ICA（Independent Component Analysis,独立分量分析）的语音特征增强算法。该算法首先使用频域ICA方法作对噪声进行估计,然后在倒谱域内将带噪语音信号的短时谱减去所估计噪声的短时谱,最后根据去噪后语音信号的短时谱计算美尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数。在仿真和真实环境下的语音识别实验中,本文所提出的语音特征参数相比较传统的MFCC其识别正确率分别提升了38.2%和35.8%。实验结果表明本文所提算法能够较好地解决卷积噪声环境下训练与识别特征不匹配的问题,有效提高了语音识别系统的识别正确率。     

希尔伯特边际谱在语音情感识别中的应用

利用希尔伯特．黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）对情感语音进行处理,得到其边际谱,然后对比分析四种情感即高兴、生气、厌恶、无情感语音信号边际谱的特征,提出四个特征量：子带能量（SE）、子带能量的一阶差分（DSE）、子带能量倒谱系数（SECC）、子带能量倒谱系数的一阶差分（DSECC）用于情感识别。用它们作说话人无关,文本无关的语音情感识别,得到最高90％的识别率,比基于傅立叶变换的梅尔频率倒谱系数（MFCC）高22个百分点。实验结果表明,基于HHT边际谱的特征能够较好地反映语音信号中的情感信息。     

情感语音特征对语料库依赖性的统计分析

简述线性预测倒谱系数（LPCC）、Teager能量算子（TEO）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）和过零峰值幅度（ZCPA）特征提取方法,并将这四种方法应用于情感识别。设计两种实验,第一种是使用TYUT和Berlin语料库的单语言实验,这种实验证明,以上四种特征在单一的语料库单一语言条件下均能够有效地表征语音的情感特征,其中MFCC特征对情感的识别率最高。第二种实验是混合语料库的单一语言实验。之前大多数关于情感特征的研究都是基于某一种语料库中某种特定语言的,但在实际中,说话人的背景环境总是多种多样。因此,对特征的混合语料库研究是有现实意义的。第二种实验证明这四种特征都是语料库依赖性的,其中 ZCPA特征的识别率下降最少。     

倒谱和复倒谱在被动声纳目标识别中的应用

基于声纳员的感受被动声纳可以认为是一个发声体,这个发声体可以表示为激励噪声源与发声体冲激响应的卷积。在这种情况下,使用倒谱和复倒谱的形式分析被动声纳目标噪声的时域特征,得到的目标特征不够明显,因此提出了利用指数倒谱和指数复倒谱的频谱特性来提取目标噪声的特征,进行分类识别。设计了BP神经网络分类器,利用实测数据对三类目标进行分类。分析比较了两种方法的分类结果,验证了基于倒谱和复倒谱的指数运算的被动声纳目标特征提取方法的可行性。     

基于均值特征和改进深度神经网络的说话人识别算法

为提高神经网络在说话人识别应用中的识别性能,提出基于高斯增值矩阵特征和改进深度卷积神经网络的说话人识别算法。算法首先通过最大后验概率提取基于梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）特征的高斯均值矩阵,并对特征进行噪声适应性补偿,以增强信号的帧间关联和说话人特征信息,然后采用改进的深度卷积神经网络进一步对准帧间信息,以提高说话人识别特征对背景噪声的适应性。实验结果表明,相比于高斯混合模型-通用背景模型等识别框架及传统MFCC等特征,该算法可取得更高的识别准确率和最小的识别均方误差。     

基于融合特征的短语音汉语声调自动识别方法

提出一种基于韵律特征(基频、时长)和梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)特征的融合特征进行短语音汉语声调识别的方法,旨在利用两种特征的优势提高短语音汉语声调识别率。该融合特征包括7个根据不同模型得到的韵律特征和统计参数以及4个从每个音段的梅尔倒谱系数计算得来的对数化后验概率,使用高斯混合模型表示4个声调的倒谱特征的分布。实验分两步:第一步,将基于韵律特征和倒谱特征的分类器在决策阶段混合起来进行声调分类,分别赋予两个分类器权重,计算倒谱特征和韵律特征在声调分类任务中的权重;第二步,将基于字的韵律特征和基于帧的倒谱特征结合起来生成融合特征的超向量,使用融合特征进行汉语声调识别,根据准确率、未加权平均召回率(Unweigted Average Recall,UAR)和科恩卡帕(Cohen’s Kappa)系数3个指标,比较并评估5种分类器(两种设置的高斯混合模型,后向传播神经网络,支持向量机和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN))在不平衡数据集上的分类效果。实验结果表明:(1)倒谱特征方法能够提高汉语声调的识别率,该特征在总体分类任务中的权重为0.11;(2)基于融合特征的深度学习(CNN)方法对声调的识别率最高,为87.6%,与高斯混合模型的基线系统相比,提高了5.87%。该研究证明了倒谱特征法能够提供与韵律特征法互补的信息,从而提高短语音汉语声调识别率;同时,该方法可以运用到韵律检测和副语言信息检测等相关研究中。     

HHT与神经网络在舰船目标特征提取中的应用

目标识别一直是水声领域的关键技术之一。将高阶累积量用于希尔伯特变换特征提取中,通过对舰船目标辐射噪声信号进行采集,得到舰船目标噪声信号,进而提取目标辐射信号各阶模态的相邻平均瞬时频率比、相对标准差、中心频率、平均强度、高阶矩和高阶累积量等作为特征,最终利用BP神经网络来实现对两类舰船目标的分类识别。通过对实际舰船目标噪声进行识别,验证了该舰船目标识别系统具有较好的识别效果。     

基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别算法

为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。利用黑寡妇算法通过测试集对支持向量机模型的核参数和损失值进行优化得到B-SVM模型。利用Xeno-canto鸟鸣声数据集对本文算法进行了测试,结果表明该方法的识别准确率为93.23%。算法维度参数的大小和融合特征维度的高低是影响算法识别效果的重要因素。在相同条件下,文中所提的基于特征融合和B-SVM模型的鸟鸣声识别算法相较于其他特征参数和模型,识别的准确率更高,为野外鸟类识别提供了参考。     

ia-PNCC: Noise Processing Method for Underwater Target Recognition Convolutional Neural Network

Underwater target recognition is a key technology for underwater acoustic countermeasure. How to classify and recognize underwater targets according to the noise information of underwater targets has been a hot topic in the field of underwater acoustic signals. In this paper, the deep learning model is applied to underwater target recognition. Improved anti-noise Power-Normalized Cepstral Coefficients (ia-PNCC) is proposed, based on PNCC applied to underwater noises. Multitaper and normalized Gammatone filter banks are applied to improve the anti-noise capacity. The method is combined with a convolutional neural network in order to recognize the underwater target. Experiment results show that the acoustic feature presented by ia-PNCC has lower noise and are well-suited to underwater target recognition using a convolutional neural network. Compared with the combination of convolutional neural network with single acoustic feature, such as MFCC (Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients) or LPCC (Linear Prediction Cepstral Coefficients), the combination of the ia-PNCC with a convolutional neural network offers better accuracy for underwater target recognition.     

基于改进小波阈值去噪的深度学习水下目标分类

由于海洋环境噪声复杂,噪声等级高,水下待识别目标信噪比低,从而造成了特征提取困难,目标识别率低的问题。基于此,文章提出了基于改进小波阈值的深度学习水下目标分类方法。此方法在传统小波阈值去噪的基础上提出了一种新的小波阈值函数,对于所采用的具体阈值将其与分解尺度相联系,从而实现降低背景噪声,提升水下目标分类识别率的目的。此方法对实测舰船辐射噪声信号进行小波分解,提取每一层的高频小波系数并对其进行处理;对处理完的信号再提取时频特征,最后将其输入后续的深度学习网络中。实验结果发现：在利用原有数据集情况下,利用基于改进小波阈值的深度学习进行水下目标的分类识别,采用卷积神经网络算法可达到88.56%的分类识别率。对前述实验结果进一步分析后,采用生成对抗网络的方法扩充数据样本,可达到96.673%的分类识别率。     

小波包分形与支持向量机在水声目标识别中的应用研究

水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。     

基于幅度补偿的MVDR水下噪声源近场定位识别方法研究

降低舰船噪声,首先要找到其主要噪声源,然后采取有针对性的减振降噪措施。本文针对现有基于近场聚焦波束形成等噪声源近场定位方法的不足,介绍了基于幅度补偿的MVDR(minimum variance distortionless response)近场聚焦波束形成噪声源近场定位识别方法。该方法在MVDR算法的基础上引入幅度补偿,可以有效估计噪声源的相对强度;可以提高基阵在低频段的空间分辨率,在高频段能进一步抑制空间混叠;同时还可以进一步抑制背景噪声,因此该方法能够给出系统噪声源的空间位置分布及能量分布,从而准确找到系统中主要噪声源,采取有针对性的减振降噪措施。计算机仿真及湖试实验数据处理结果验证了该方法的有效性,具有一定的工程应用价值。