改进MFCC算法在朱鹮鸣声个体识别中的应用

朱鹮鸣声信号具有非平稳性,针对FFT不能反映信号的瞬时性以及无法摆脱基函数的问题,提出了一种基于HHT变换的MFCC参数特征提取算法,通过对信号进行EMD分解,得到每一帧固有模态函数后进行HT变换,频率合成后的边际谱通过Mel滤波器;然后取对数能量,经过DCT变换后得到改进的MFCC系数,采用高斯混合模型分别在纯净和加噪两种环境以及不同信噪比下进行朱鹮鸣声的个体识别。实验结果表明,改进算法不仅能更好地体现鸣声信号的瞬时性,朱鹮个体的平均识别率也提高了4%。     

水声目标的MFCC特征提取与分类识别

水声目标识别技术在水下信息处理中起着非常重要的作用,从辐射噪声中提取水声目标的有效特征一直都是水声目标识别技术的难点所在。提出了一种利用水声目标辐射噪声的梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)作为目标特征提取的方法。通过对辐射噪声信号进行梅尔频率滤波得到目标噪声信号的MFCC特征,它模拟了人耳对不同频率的声音具有不同感知能力的听觉非线性效应,因此具有良好的识别效果。通过对实际水声目标的辐射噪声进行测试实验,提取目标噪声信号的MFCC特征向量,并运用K近邻算法对其进行分类识别,实验结果显示MFCC特征提取与分类识别算法对水声目标的识别率达到85%以上。     

基于HHT倒谱系数的说话人识别算法

针对LPCC只反应语音静态特征且不能突出其低频局部特征问题,提出一种以HHT倒谱系数为特征的说话人识别算法,HHT的经验模态分解使语音的低频局部特征得到更好的描述,Hilbert变换能够刻画语音动态特性,改进了LPCC的不足。用经验模态分解将语音分解为一系列固有模态函数分量并做Hilbert变换求得Hilbert边际谱,计算总边际谱的对数功率谱并做DCT得13维倒谱系数,将此特征送入高斯混合模型进行说话人识别。仿真实验结果表明,基于HHT倒谱系数的说话人识别算法,相较LPCC识别率提高了12.59%,但特征提取时间增加了19.27 s。     

基于发声机理与人耳感知特性的说话人识别

Mel频率倒谱系数（MFCC）与线性预测倒谱系数（LPCC）融合算法只能反映语音静态特征,且LPCC对语音低频局部特征描述不足。为此,提出将希尔伯特黄变换（HHT）倒谱系数与相对光谱一感知线性预测倒谱系数（RASTA—PLPCC）融合,得到一种既反映发声机理又体现人耳感知特性的说话人识别算法。HHT倒谱系数体现发声机理,能反映语音动态特性,并更好地描述信号低频局部特征,可改进LPCC的不足。PLPCC体现人耳感知特性,识别性能强于MFCC,用3种融合算法对两者进行融合,将融合特征用于高斯混合模型进行说话人识别。仿真实验结果表明,该融合算法较已有的MFCC与LPCC融合算法识别率提高了8．0％。     

基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法

针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高。     

HHT方法在人体下肢表面肌电信号分析中的应用

针对表面肌电信号是非线性非稳态信号的特点,为了得到信号的有效特征并对信号特征进行有效分析,采用HHT(Hilbert-Huang Transformation)分析方法,通过经验模态分解将信号分解为一组内蕴模态函数。基于各内蕴模态函数的频率特征的分析,对它们进行HHT变换建立表面肌电信号的时间-频率-能量三维Hilbert谱,进而得到信号的边际谱。文中给出基于经验模态分解阈值消噪方法,和小波阈值方法相比,其消噪效果明显,在抑制噪声的同时,能够较好保留信号边缘和细节信息。初步实验表明HHT方法为表面肌电信号的特征提取和模式识别提供了可靠的依据,具有很好的应用前景。     

基于△MFCC和KNN的挖掘设备声音识别

为保障电缆不受外力破坏,运用声音信号处理和模式识别技术,对挖掘设备声音信号进行识别。主要研究内容有:1声音信号的倒谱域特征参数分析:Mel频率倒谱系数(MFCC),一阶差分Mel频率倒谱系数(△MFCC);2采用KNN的识别算法进行测试。理论分析和实验结果表明,对于4种设备声音信号,△MFCC识别率可达86.69%,满足实际应用需求。提出的挖掘设备声音信号处理及识别算法具有通用性,可用于地下管道监测等领域。     

基于HHT的脱机手写体汉字特征提取

提出了一种基于数学形态学方向笔画提取的希尔伯特一黄变换(HHT)方法,对脱机手写体汉字进行特征提取.通过对HHT得到的Hilbert谱和边际谱的分析,构成4维结构特征和32维统计特征,并对其进行特征融合后得到36维特征向量作为最终的识别特征.试验结果表明其识别率比单独使用Gabor变换、小波变换等方法的识别率高.在识别速度上虽然比矩变换、数学形态学等方法慢,但是比Gabor变换的速度有明显提高,比多方法特征融合的方法在速度上有一定提高.该研究表明HHT作为一种新的信号分析方法,可以被有效地运用于提取汉字图像的特征.     

主成分分析和K-means聚类在说话人识别中的应用

为了解决特征提取计算量大且特征参数不够全面的问题,提出了用主成分分析和K-means聚类进行语音特征参数提取的方法。通过对说话人识别系统中最常用的线性预测倒谱系数( LPCC)参数和梅尔倒谱系数( MFCC)参数提取原理以及差分参数的提取算法深入研究,选择LPCC、MFCC以及其一阶差分参数的组合作为最终混合特征参数。首先用主成分分析降低每一帧语音信号特征参数的阶数,然后经过K-means聚类降低帧数,最后通过矢量量化( VQ)来进行说话人识别。实验结果表明,该方法降低了计算复杂度,同时也提升了识别准确性。     

基于知识的声目标探测识别系统

被动声目标探测广泛应用于战场目标识别或自动设备的故障探测;通过对声目标的短时信号处理,使用现场可编程门阵列器件的可重构技术对声目标探测识别系统设计;提出通过提取子带Mel倒谱系数(MFCC)参数特征构建声目标信息的知识库,并使用0阶Mel倒谱系数(MFCC0)进行频谱能量分析,找寻信号起止端点,将声目标Mel倒谱系数(MFCC)特征参数映射为二值图像进行模板匹配识别;将声目标识别输出的控制指令传送给工控机或直接输出控制相关的智能系统,实现战场声目标识别或自动设备的声故障探测.     

基于MFCC-IMFCC和GA-SVM的鸟声识别

鸟声识别研究中声音特征选取对识别分类的准确度有很大影响.为了提高鸟声识别正确率,针对传统的梅尔倒谱系数(MFCC)对鸟声高频信息表征不足.提出了基于Fisher准则MFCC和翻转梅尔倒谱系数(IMFCC)的特征融合,得到新的特征参数MFCC-IMFCC应用于鸟声识别,提高对鸟声高频信息表征.同时通过遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)中的惩罚因子C和核参数g进行优化,训练出GA-SVM分类模型.实验表明,在同一条件下,MFCC-IMFCC与MFCC相比,识别率有一定的提高.     

噪声环境下基于能量检测的生态声音识别

无效声音段的存在导致噪声环境下声音识别方法的识别率迅速降低。为此,提出一种基于能量检测的抗噪声音识别方法。用能量检测方法检测背景噪声环境下的有用声音信号,对检测到的信号提取Mel频率倒谱系数特征,使用支持向量机对提取的特征向量训练分类模型,对含有噪声的生态环境声音进行识别。实验结果表明,该方法具有较好的抗噪能力,其在信噪比40 dB以下的识别率比添加能量检测前提高约25%。     

说话人识别中基于Fisher比的特征组合方法

为了提高说话人识别的准确率,可以同时采用多个特征参数,针对综合特征参数中各维分量对识别结果的影响可能不一样,同等对待并不一定是最优的方案这个问题,提出基于Fisher准则的梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测梅尔倒谱系数(LPMFCC)、Teager能量算子倒谱参数(TEOCC)相混合的特征参数提取方法。首先,提取语音信号的MFCC、LPMFCC和TEOCC三种参数;然后,计算MFCC和LPMFCC参数中各维分量的Fisher比,分别选出六个Fisher比高的分量与TEOCC参数组合成混合特征参数;最后,采用TIMIT语音库和NOISEX-92噪声库进行说话人识别实验。仿真实验表明,所提方法与MFCC、LPMFCC、MFCC+LPMFCC、基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法以及基于主成分分析(PCA)的特征抽取方法相比,在采用高斯混合模型(GMM)和BP神经网络的平均识别率在纯净语音环境下分别提高了21.65个百分点、18.39个百分点、15.61个百分点、15.01个百分点与22.70个百分点;在30 dB噪声环境下,则分别提升了15.15个百分点、10.81个百分点、8.69个百分点、7.64个百分点与17.76个百分点。实验结果表明,该混合特征参数能够有效提高说话人识别率,且具有更好的鲁棒性。     

基于SVM信息融合的图像识别与并行实现

提出用支持向量机（SVM）融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别,即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时,提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表示后,对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别,最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别。并且针对目前还没有硬件实现情况,提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构建并行系统来实现SVM融合算法方案,讨论并优化DSP实现算法的过程,通过实验的结果表明,提出的方案是有效的。     

基于梅尔倒谱系数、深层卷积和Bagging的环境音分类方法

针对传统环境音分类模型对环境音特征提取不充分,以及卷积神经网络用于环境音分类时全连接层易造成过拟合现象的问题,提出了梅尔倒谱系数（MFCC）、深层卷积和Bagging算法相结合的环境音分类方法。首先,针对原始音频文件,利用预加重、加窗、离散傅里叶变换、梅尔滤波器转换、离散余弦映射等方法建立梅尔倒谱系数特征模型;然后,将特征模型输入卷积深度网络进行第二次特征提取;最后,借鉴强化学习思想,用Bagging集成算法集成线性判别分析器、支持向量机（SVM）、Softmax回归、XGBoost四个模型,以投票预测的形式对网络输出结果进行预测。实验结果表明,所提方法能够有效提高对环境音的特征提取能力和深层网络在环境音分类上的抗过拟合能力。     

基于优化正交匹配追踪和深度置信网的声音识别

针对各种环境声音对声音事件识别的影响,提出一种基于优化的正交匹配追踪（OOMP）和深度置信网（DBN）的声音事件识别方法。首先,利用粒子群优化（PSO）算法优化OMP稀疏分解,在实现正交匹配追踪（OMP）的快速稀疏分解的同时,保留声音信号的主体部分,抑制噪声对声音信号的影响;接着,对重构声音信号提取Mel频率倒谱系数（MFCC）、OMP时-频特征和基音频率（Pitch）特征,组成OOMP的复合特征;最后,使用DBN对提取的OOMP特征进行特征学习,并对40种声音事件在不同环境不同信噪比下进行识别。实验结果表明,OOMP特征结合DBN的方法适用于各种环境声下的声音事件识别,而且能有效地识别各种环境下的声音事件,即使在信噪比（SNR）为0 dB的情况下,仍然能保持平均60%的识别率。     

基于声音特征优化和改进支持向量机的鸟声识别

为了在低参数量下提高鸟鸣声的识别准确率,提出了一种新的鸟声识别方法,包括鸟声信号特征优化和乌鸦搜索-支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类识别。该方法首先采用主成分分析法对从鸟声中提取的梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）和翻转梅尔频率倒谱系数进行选择,得到优化后的声音特征参数并将其作为鸟声识别算法的输入;然后利用乌鸦搜索算法对SVM的核参数和损失值进行选优,得到改进的SVM网络用于鸟声分类识别。试验结果表明,该方法对5种鸟声识别的准确率为92.2%,声音特征维数在16时可以得到最好的识别效果。该方法为野外鸟声自动识别提供了一种可行的方式。     

多特征融合的运动想象脑电特征提取方法

针对单一特征识别率低、自适应性差等问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换（HHT）和共同空间模式（CSP）的特征提取方法HCHT。首先,对原始脑电信号（EEG）进行经验模态分解（EMD）得到固有模态函数（IMF）,并将IMF分量合并成新的信号矩阵;然后,对IMF进行希尔伯特谱分析,得到信号的时-频域特征;接着,对构造的信号矩阵进行进一步的CSP分解,将时-频域特征扩展成时-频-空域特征;最后,通过支持向量机（SVM）对特征集进行分类。在BCI Competition II数据集的实验表明,与HHT时-频域和CSP空域特征的方法相比,所提方法的识别准确率分别提高了7.5、10.3和9.2个百分点,且标准差更小。在智能轮椅平台进行在线实验的结果表明,HCHT能有效提高识别准确率和稳定性。     

LMD特征融合与SVM的供水管道堵塞识别

针对城市供水管道早期堵塞难以检测的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)的分量信号特征提取,结合支持向量机(SVM)的堵塞故障识别方法.先对声响应信号进行LMD,得到若干乘积函数(PF)分量,进而采用相关分析法选取有效PF分量,对有效PF分量分别提取能量熵、近似熵和平均声压三个指标的特征,构建分类特征集.最后利用交叉验证(CV)方法优化参数的SVM分类器识别堵塞故障信号.实验结果表明:采取基于LMD特征融合和通过CV优化的SVM相结合的方法可以有效识别供水管道的初期堵塞.与基于LMD特征融合和BP神经网络的方法进行了对比,结果表明:本文方法具有更好的堵塞故障识别效果.