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一种婴儿哭声识别优化算法的研究 被引量：2
1
作者 林浩文 张正道 +1 位作者 张明馨 高超宏 《测控技术》 2019年第12期46-51,共6页
针对现有婴儿哭声识别方法在噪声环境下和不同婴儿间鲁棒性不足的问题,提出一种婴儿哭声识别的优化算法。利用子带谱熵法端点确定婴儿哭声信号的有效区间,增强算法在噪声环境下的鲁棒性;从有效哭声信号中提取平滑Mel频率倒谱系数(SMFCC... 针对现有婴儿哭声识别方法在噪声环境下和不同婴儿间鲁棒性不足的问题,提出一种婴儿哭声识别的优化算法。利用子带谱熵法端点确定婴儿哭声信号的有效区间,增强算法在噪声环境下的鲁棒性;从有效哭声信号中提取平滑Mel频率倒谱系数(SMFCC)作为特征参数;基于SMFCC构建婴儿哭声模板,增强算法在不同婴儿间的鲁棒性;使用动态时间规整算法(DTW)计算哭声信号与模板的距离,得到识别结果。实验表明:在具有噪声的婴儿哭声测试集中,哭声识别准确率均达到72%以上,该方案在噪声环境下和不同婴儿个体的哭声识别中表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 婴儿哭声识别 平滑mel频率倒谱系数 子带谱熵法 基音频率 动态时间规整
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