基于局部频谱特征与贝叶斯决策的脚步声识别

针对脚步声识别系统中背景声音与噪声影响脚步声特征的提取而导致识别率明显下降的问题,根据脚步声相对背景声音在时间与频率分布上具有一定局部性的特点,提出一种声音局部频谱特征提取方法。该方法所提取的特征反映了声音主要频率成分的局部分布及其随时间的变化规律,而且对白噪声与高斯噪声的干扰有较强的鲁棒性,并且在声音采集过程中,由于与采集设备距离等因素的变化所导致的声音强度变化无关。识别过程采用贝叶斯决策理论实现步声识别。实验结果表明,该算法识别精度高于现有算法,而且对不同背景声音与环境噪声的鲁棒性明显高于现有算法。

FOOTSTEP RECOGNITION BASED ON LOCAL SPECTROGRAM CHARACTERISTICS AND BAYESIAN DECISION