基于MFCC特征提取的故障预测与评价方法

针对渐变故障的准确预测问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数(Mel frequency cestrum coefficient,MFCC)特征提取的故障预测方法.首先通过监测对象上安装的声传感器获得机器当前运行的声音信号;然后声音信号经过预处理后,将其进行Mel变换,获得其MFCC特征向量;最后经SVM分析器对机器运行时的测试数据和所存机器正常运行样本数据进行聚类分析,给出机器的健康评价.测试了海马M3发动机存在撞击声、轻敲声、轰鸣声时的健康度以及分析了采集的声信号存在噪声时的抗噪性能.实验结果表明,MFCC特征值能够作为机器健康预测的特征向量,且方法在预测的准确性和鲁棒性方面具有优势.     

一种基于MFCC的音频数据检索方法

以LPC倒谱系数(LPCC)为特征参数的音频数据检索是人们常用的一种方法,但这种方法没有充分考虑到人耳听觉的非线性特性.因此,提出了一种采用MFCC及其差分倒谱系数相结合作为特征参数来做音频数据检索的方法.通过实验对比分析结果表明,这种音频数据检索方法比LPCC的检索具有更高的识别率.     

基于SVM的非特定人声调识别的研究

在建立非特定人普通话四声语调语音数据库的基础上,采用Mel频率倒谱系数（MFCCs）对语音数据进行特征参数的提取,并利用支持向量机（SVM）对语音中的四种声调进行了训练和识别研究。实验结果表明MFCCs和SVM的结合得到的平均识别率达到了97.6%。     

基于小波包分析的鲁棒性语音识别

通过对MFCC算法的研究,发现其中的FFT在整个时频空间使用固定的分析窗,这不符合语音信号的特性,而小波变换具有多分辨率特性,更符合人耳的听觉特性。提出了动静态特征参数结合的语音信号识别方法,首先在特征参数提取中引入了小波包变换,借助MFCC参数的提取方法,用小波包变换代替傅里叶变换和Mel滤波器组,提取了新的静态特征参数DWPTMFCC,然后把它与一阶DWPTMFCC差分参数相结合成一个向量,作为一帧语音信号的参数。仿真实验证明：基于新特征的识别率比原来MFCC的识别率有了很大提高,特别是在低信噪比情况下。     

基于小波变换的鲁棒性语音特征提取新方法

提高语音识别系统的鲁棒性是语音识别技术一个重要的研究课题。语音识别系统往往由于训练环境下的数据和识别环境下的数据不匹配造成系统的识别性能下降。为了能得到无噪音的语音识别特性,让语音识别系统在含噪的环境下获得令人满意的工作性能,根据人听觉特性提出了一种鲁棒语音特征提取方法。将小波变换和MFCC算法相结合,在MFCC的前端用小波包变换代替FFT和Mel滤波器组,同时在后端用临界小波变换代替DCT,最后得到鲁棒语音特征。通过实验结果分析表明,将方法用于抗噪声分析可以提高系统的抗噪声能力;同时特征的处理方法对不同噪声有很好的适应性。     

一种静态特征与动态特征结合的方言辨识方法

针对MFCC仅反映语音静态特征导致的方言识别率低的问题,而SDC由于考虑了前后帧差分倒谱的影响,能反映语音的动态特征;同时考虑方言的静态与动态特征,对普通话、上海话、广东话和闽南话4种方言进行MFCC特征和SDC特征提取,将其两组特征组合送入支持向量机进行辨识,并研究了针对4种方言的SDC的局部最优参数组合。仿真实验结果表明,同时考虑方言的静态与动态特征方法的识别率高达92.5%,但识别率的提高是以延长运算时间为代价的。     

一种基于临界带宽的新小波包变换算法

针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法,该算法借鉴传统倒谱特征参数(MFCC)提取的过程并在该过程中引入临界带宽(Critical Bandwidth)的概念。在基于高斯混合模型的说话人识别系统中进行实验,结果表明在选取不同小波包函数的情况下,该算法所取得的识别率较MFCC参数均有提高。     

基于音频信号的轴承故障诊断方法

介绍了一种基于隐马尔可夫模型的轴承故障音频信号诊断方法。通过对轴承音频信号的 Mel 频率倒谱系数特征提取,分别采用离散 HMM 和连续高斯混合密度 HMM 两种方法进行建模与诊断研究。与 CGHMM 方法相比,DHMM 方法运算速度快,但诊断精度低。而从总体上来看,两种方法都具有运算速度快,诊断精度高的优点。结果表明,本文方法具有很好的应用前景。     

基于小波变换和支持向量机的音频分类

音频特征提取是音频分类的基础,而音频分类又是内容的音频检索的关键。综合分析了语音和音乐的区别性特征,提出一种基于小波变换和支持向量机的音频特征提取和分类的方法,用于纯语音、音乐、带背景音乐的语音以及环境音的分类,并且评估了新特征集合在SVM分类器上的分类效果。实验结果表明,提出的音频特征有效、合理,分类性能较好。     

改进的混合MFCC语音识别算法研究

针对MFCC特征参数在语音识别中对中高频信号的识别精度不高的特点,提出采用IMFCC,MIDMFCC,MFCC相结合的改进算法,使用混合滤波器组,提高在语音中高频区域中的识别精度。实验结果表明,改进之后的算法与经典算法比较,在相同环境下对语音信息的识别率都有一定程度的提高。     

基于半模糊核聚类算法的收视率预测研究

收视率是电视行业重要的指标之一,对电视机构运营决策具有重要参考价值。针对收视率数据影响因素众多,变化趋势复杂等特点,提出了一种基于半模糊核聚类的超球支持向量机分类方法,基于半模糊核聚类生成模糊类,在其边缘样本信息基础上,利用超球支持向量机进行多类分类,从而有效提高分类器性能。实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度。     

基于LDA和小波分解的肺音特征提取方法

针对用小波分解提取肺音特征后特征向量维数较高的问题,提出了一种结合线性判别分析和小波分解的肺音特征提取方法。在该方法中,首先对肺音信号进行小波分解,然后将小波分解得到的小波系数转化成小波能量特征向量,接着使用线性判别分析法对该特征向量进行降维处理,得到新的低维特征向量,最后用SVM对低维特征进行识别。在实验中,选取了三种肺音信号：正常肺音、爆裂音、哮鸣音,用所提出的方法将8维的小波能量特征降为2维特征,在2维特征上进行了分类识别,并和降维之前的结果进行了比较,实验结果表明利用线性判别分析对小波能量特征降维后极大地提高了识别精度。同时,和其他几种典型的肺音特征提取方法进行了比较,实验结果表明结合线性判别分析与小波分解的特征提取方法得到了更高的识别精度。     

基于EMD的改进MFCC的语音情感识别

人在不同情感下的语音信号其非平稳性尤为明显,传统的MFCC只能反映语音信号的静态特征,经验模态分解能够精细地刻画语音信号的非平稳特性。为提取情感语音的非平稳特征,用经验模态分解将情感语音信号分解为一系列固有模态函数分量,通过Mel滤波器后取其对数能量,进行DCT反变换后得到改进的MFCC作为情感识别的新特征,采用支持向量机对高兴、生气、厌烦和恐惧等四种语音情感识别。仿真实验结果表明：改进的MFCC识别率达到77.17%,在不同的信噪比下,识别率最大可提高3.26%。     

基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别

基于轮胎花纹分类识别在交通与刑事部门的重要作用,提出了一种新的基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别方法。分别采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵方法提取轮胎花纹特征;组合两种方法所提取的特征作为图像特征,并从中提取5个有效特征作为最终识别特征;运用提取的5个特征和多级支持向量机分类器完成轮胎花纹的分类识别。新的特征提取方法所得轮胎花纹特征分离度高,用决策树SVM分类器预测分类效果理想,对轮胎花纹的正确分类识别有着重要意义。     

基于融合相位特征的视网膜血管分割算法

针对相位一致性特征对血管中心检测不足问题,提出基于融合相位特征的眼底视网膜血管分割算法。首先,预处理原始的视网膜图像;然后,对图像中每个像素构造4D的特征向量（包括Hessian矩阵、Gabor变换、条带选择组合位移滤波响应（B-COSFIRE）滤波、相位特征）;最后,采用支持向量机（SVM）进行像素分类,实现眼底视网膜血管的分割。其中,相位特征是将分别提取的相位一致性特征与Hessian矩阵特征进行小波融合后得到的一种新的融合相位特征。该特征既保留了相位一致性特征良好的血管边缘信息,又克服了相位一致性特征对血管中心检测的不足。在用于血管提取的数字视网膜图像（DRIVE）数据库上测得基于融合相位特征的视网膜血管分割算法的平均准确率（Acc）为0.9574,平均受试者工作曲线面积（AUC）为0.9702;且在单一特征进行像素分类提取血管的实验中,与使用相位一致性特征相比,使用融合相位特征进行像素分类提取血管的Acc由0.9191提高到0.9478,AUC由0.9359提高到0.9578。实验结果表明,融合相位特征比相位一致性特征更适用于基于像素分类的眼底视网膜血管分割算法。     

基于Log-Gabor滤波器的织物起球客观评级方法

作为传统Gabor小波的一种改进,Log-Gabor滤波器在机器视觉领域已经得到广泛的应用,利用Log-Gabor滤波器的特性结合主成分分析（PCA）与支持向量机（SVM）对织物起球的等级进行客观评价。针对Log-Gabor特征的高维问题,改进了传统的特征提取方法,提高了实验的计算效率,减少了运行时间。通过与Gabor小波的实验结果比较,该方法可以有效捕捉起球信息,最高正确识别率达到了95%。     

基于小波变换和分形维数的车牌汉字识别

提出一种基于小波变换与分形维数的车牌汉字识别方法.对字符图像进行预处理和小波变换,应用改进的微分盒维法计算图像分形盒维值,并构造特征向量,利用支持向量机分类器对字符进行分类与识别.实验结果表明,该方法对模糊字符的识别具有鲁棒性,可提高汉字识别率.