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噪音环境下基于时-频特征的生态环境声音的分类（英文） 被引量：2
1
作者 余清清 《计算机与数字工程》 2017年第1期8-14,106,共8页
生态环境声音描述的是在一个时段里生态环境下各种生物发出的声音。对生态环境声音的研究可以用于监测野生动物随着时间进化的情况。由于生态环境中有各种各样的噪音,因此所研究的项目是基于噪音环境的生态环境声音识别。对于不稳定信号... 生态环境声音描述的是在一个时段里生态环境下各种生物发出的声音。对生态环境声音的研究可以用于监测野生动物随着时间进化的情况。由于生态环境中有各种各样的噪音,因此所研究的项目是基于噪音环境的生态环境声音识别。对于不稳定信号,时频特征是潜在的很有用的特征。尤其是,当使用频域特征(如MFCCs)对带有噪音的声音进行分类失败的时候,时-频域特征能成功进行分类。因此,论文提出了一种用时频特征对噪音环境下的生态环境声音进行分类的方法。匹配追踪(MP)算法用于提取有效信号的时频特征。此外,在噪音环境下,Choi-Williams分布下提取的统计特征比其他的传统音频特征更有效。考虑到特征的有效性和分类器的鲁棒性,该文提出一种基于时频特征和支持向量机的分类模型(简称:MP+CWD-SVM)。实验证明,在噪音环境下,对生态环境声音进行分类,MP+CWD-SVM可以达到更高的分类正确率。结果显示时频特征和SVM分类器具有更好的抗噪性。 展开更多
关键词 时-频特征 匹配追踪 Choi-Williams分布 生态环境声音
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噪音情境下生态环境声音的分类 被引量：1
2
作者 余清清 李应 李勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第8期1689-1693,共5页
提出一种对含有噪音的生态环境声音进行分类的方法.首先,匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP)算法可以提取有效信号的时-频特征,减弱噪音的干扰.支持向量机(support Vector Machine,简称SVM)分类器的鲁棒性比较好,所以提出使用SVM基于MP... 提出一种对含有噪音的生态环境声音进行分类的方法.首先,匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP)算法可以提取有效信号的时-频特征,减弱噪音的干扰.支持向量机(support Vector Machine,简称SVM)分类器的鲁棒性比较好,所以提出使用SVM基于MP时-频特征建立模型(简称MP-SVM)对含有噪音的生态环境声音进行分类.实验得出MP-SVM可取得较好的分类效果,证明了MP时-频特征和SVM分类器具有较好的抗噪性. 展开更多
关键词 生态环境声音 匹配追踪 时-频特征 MEL频率倒谱系数 支持向量机
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