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基于子频带能量特征提取的汽车鸣笛声识别
1
作者
侯晓飞
穆瑞林
+1 位作者
周晋
贾自杰
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第5期1106-1114,共9页
为了快速准确地识别城市中汽车违法鸣笛声并将不同种鸣笛声进行分类,该文应用子频带能量提取鸣笛声的特征,利用BP神经网络对提取的子频带能量特征值矩阵进行学习训练,且在神经网络学习过程中利用可变学习速度的方法,减小了神经网络的迭...
为了快速准确地识别城市中汽车违法鸣笛声并将不同种鸣笛声进行分类,该文应用子频带能量提取鸣笛声的特征,利用BP神经网络对提取的子频带能量特征值矩阵进行学习训练,且在神经网络学习过程中利用可变学习速度的方法,减小了神经网络的迭代次数。实验表明,利用此种子频带能量特征提取法使鸣笛声与非鸣笛声的平均识别率达到了94.889%;使不同鸣笛声之间的分类正确率最大达到了93.75%,实现了不同鸣笛声之间的分类。利用子频带能量法,能够很好地满足不同种鸣笛声识别与分类的需求。
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关键词
鸣笛声
识别
分类
子频带能量
特征提取
神经网络
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题名
基于子频带能量特征提取的汽车鸣笛声识别
1
作者
侯晓飞
穆瑞林
周晋
贾自杰
机构
天津科技大学机械工程学院
天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室
天津市房地产市场服务中心
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023年第5期1106-1114,共9页
基金
天津市建委科技项目(2017-10)。
文摘
为了快速准确地识别城市中汽车违法鸣笛声并将不同种鸣笛声进行分类,该文应用子频带能量提取鸣笛声的特征,利用BP神经网络对提取的子频带能量特征值矩阵进行学习训练,且在神经网络学习过程中利用可变学习速度的方法,减小了神经网络的迭代次数。实验表明,利用此种子频带能量特征提取法使鸣笛声与非鸣笛声的平均识别率达到了94.889%;使不同鸣笛声之间的分类正确率最大达到了93.75%,实现了不同鸣笛声之间的分类。利用子频带能量法,能够很好地满足不同种鸣笛声识别与分类的需求。
关键词
鸣笛声
识别
分类
子频带能量
特征提取
神经网络
Keywords
Identification and classification of whistle
Sub-frequency band energy
Feature extraction
Neural network
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于子频带能量特征提取的汽车鸣笛声识别
侯晓飞
穆瑞林
周晋
贾自杰
《应用声学》
CSCD
北大核心
2023
0
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