声目标探测报警器设计优秀毕业论文.doc

目 录 摘 要 I Abstract II 第1章 绪 论 1 1.1 课题的研究背景 1 1.2课题研究现状 1 1.3课题方案结构与比较 2 1.3.1 基于61单片机的声目标探测报警器设计 2 1.3.2 基于DSP的声目标探测报警器设计 3 1.3.3 基于FPGA的声目标探测报警器设计 4 1.3.4 方案选择 5 1.4 声目标探测报警器系统总体设计 6 第2章 声信号的采集及处理 8 2.1 音频放大器 8 2.2 A/D转换模块 9 2.2.1 A/D转换器设计 10 2.2.2 ADC0809工作状态模块 11 2.2.3 二进制到BCD码转换模块 12 2.2.4 A/D采样控制与数据转换的部分程序及仿真 12 2.3 声目标的短时信号处理 14 2.3.1 预加重 16 2.3.2 分帧 16 2.3.3 短时能量和过零率 17 2.4.3 短时傅里叶变换 18 2.4.4 Mel频率倒谱系数 18 第3章 声目标识别算法及仿真 20 3．1 预处理的软件算法 20 3.1.1 预加重算法 20 3.1.2 分帧加窗算法 20 3.2 Mel频率倒谱系数 21 3.2.1 MFCC提取及计算过程 21 3.3 端点检测 26 3.3.1 MFCC0的计算方法 27 3.3.2 基于MFCC0的端点检测方法 28 3.3.3 实验与结果 28 第4章 声目标识别的FPGA实现 30 4.1 FPGA简介 30 4.1.1 FPGA的常用开发工具 30 4.1.2 FPGA的设计流程 31 4.2 声目标识别的FPGA实现 35 4.2.1 预加重处理 35 4.2.2 声目标特征提取 36 4.2.3 三角滤波器的Dsp Builer设计 39 4.3声目标匹配识别 41 第5章 总结 43 5.1 本人所做的工作 43 5.2有待于进一步改进和完善的地方 43 5.3几点体会 44 参考文献 45 致谢 46 附录A 系统流程图 47 摘 要 声目标探测报警器是声音识别系统中的一种，是应用音频波形中反映目标声音的征参数，自动识别异常目标声音的一种技术。声音识别系统具有计算效率高，复杂度小，采集设备简单，成本低，而且能更好的保护人们的隐私等优点，它还可以和视频监控系统协作。因此，声音识别技术具有广泛的应用前景，值得很多人投身其研究中。 本文针对声音目标识别系统低识别率和高复杂度的问题，将梅尔频率倒谱系数 (MelFrequeney Cepstrum Coefficients，简称MFCC)与短时能量及短时过零率混合特征应用到声目标识别系统中。该混合特征先使用短时过零率和短时能量判断出是否为异常声音，然后再运用MFCC参数进行模式匹配识别为何种异常声音。其中针对短时过零率和短时能量及MFCC参数三种特征参数的提取算法做了详细的介绍，重点分析了MFCC参数的提取和仿真实现。 在系统构建方面，本文用基于MATLAB平台的Simulink实现了一个完整的声目标识别系统，包括音频信号的预处理，特征提取以及分类器的训练和识别。在预处理模块中，对原始音频进行了归一化，预加重，重叠分帧等处理;在特征提取模块中，提取了MFCC，过零率 (The zero-crossing Rate，zcr)，短时能量(short-Energy)等特征参数。在模型训练与识别模块中，使用了异常声音判决是根据计算出当前帧的能量与无异常的能量比较，判断是否为异常声音将声目标MFCC特征参数映射为二值图像。待测声目标模板与参考声目标模板之间的匹配，就是二值图像配准的方法，计算两个图像之间的欧式距离，并以此计算结果作为两幅图像之间的失真度失真度越小表示两幅图像越相似，反之，表示两幅图像越不相似。Abstract As one of the audio surveillance system,abnormal audio recogniition is the process of automatically recognizing which is based on the features included in abnomal sound waveform. Because of its particuliar advantage on high efficieny,economy,small complexity and protection of peoples’privacy,this technique can combined with video surveillance system.Therefore,the audio surveillance teehnology