针对城市窨井盖被盗或被损坏的现象,提出一种基于改进动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法的窨井盖盗损检测方法。根据窨井盖在正常振动与非正常振动下产生的声纹差异,采用梅尔倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients,MF...针对城市窨井盖被盗或被损坏的现象,提出一种基于改进动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法的窨井盖盗损检测方法。根据窨井盖在正常振动与非正常振动下产生的声纹差异,采用梅尔倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients,MFCC)并整合差分倒谱系数作为特征参数,结合改进的DTW算法进行声纹识别。通过调整动态时间规整函数,将传统DTW算法搜索区域约束为较小面积的菱形,使其达到减小存储空间和缩短识别时间的目的。仿真实验结果表明,铁锤敲击井盖声、车辆碾压井盖声等七种声音类型的平均识别率为81.4%,平均识别速率提高了29.37%。展开更多
文摘针对城市窨井盖被盗或被损坏的现象,提出一种基于改进动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法的窨井盖盗损检测方法。根据窨井盖在正常振动与非正常振动下产生的声纹差异,采用梅尔倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients,MFCC)并整合差分倒谱系数作为特征参数,结合改进的DTW算法进行声纹识别。通过调整动态时间规整函数,将传统DTW算法搜索区域约束为较小面积的菱形,使其达到减小存储空间和缩短识别时间的目的。仿真实验结果表明,铁锤敲击井盖声、车辆碾压井盖声等七种声音类型的平均识别率为81.4%,平均识别速率提高了29.37%。
