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基于声音频谱特征的两层分类方法-计算机应用与软件
第30卷第2期 计算机应用与软件 Vol30No.2
2013年2月 ComputerApplicationsandSoftware Feb.2013
基于声音频谱特征的两层分类方法
吕 超 李 应
(福州大学数学与计算机科学学院 福建福州350108)
摘 要 提出一种通过分析声音的彩色时频谱图像以完成声音识别与分类的方法。首先采用逐步聚类算法完成对声音信号的第
一层聚类;然后通过HSV色图映射将每一聚类声音的时频特征矩阵映射为彩色图像;最后提取相应的时频谱图像颜色矩特征,并给
予不同权重值,进而对每一聚类单独使用SVM分类器,完成第二层分类。实验结果表明,在噪声环境下,此分类方法具有良好的抗
噪性能与分类效果。
关键词 声音识别与分类 频谱图像特征 聚类 颜色矩
中图分类号 TP311 文献标识码 A DOI:10.3969/j.issn.1000386x.2013.02.011
TWOLEVELCLASSIFICATIONMETHODBASEDONSOUNDSPECTRUMFEATURE
LüChao LiYing
(CollegeofMathematicsandComputerScience,FuzhouUniversity,Fuzhou350108,Fujian,China)
Abstract Inthispaper,wepresentamethodinwhichtheidentificationandclassificationofsoundiscompletedbyanalysingthecolour
timefrequencyspectrumimageofsound.Usingthestepbystepclusteringalgorithm,weprimarilyconductthefirstlevelclusteringofsound
signals;Then,throughtheHSVcolourimagemapping,thetimefrequencyfeaturematrixofeachclusterofsoundsignalsismappedtocolour
image;Finally,thecolourmomentsfeatureofcorrespondingtimefrequencyspectrumimageisextractedandvalueddifferentweights,and
then,foreverycluster,SVMisusedseparatelytocompletethesecondlevelclassification.Experimentalresultsshowthatinnoisy
environment,thisclassificationmethodhasprettygoodantinoiseperformanceandclassificationeffect.
Keywords Identificationandclassificationofsound Spectrumimagefeature Cluster Colourmoments
图像[9],在这里我们通过伪着色技术获取音频的彩色时频谱图
0 引 言 像进行分析[10]。在本文中,不同于文献[10],我们首先使用逐
步聚类的方法实现第一层分类。这样改进的目的是为了将具有
实际环境下的声音识别与分类技术被广泛地应用到了各个 可对比性的时频谱图像聚为一类,从而提高第二层分类的准确
领域,例如,语音识别在工业控制、电信系统等领域的应用,气候 率。借鉴于kmeans算法基本思想,结合本文算法的需要,我们
环境声音识别在气象预测领域的应用,突发性声音识别在
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