基于局域判别基的音频信号特征提取方法-计算机应用与软件.PDF

第２６卷第１１期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ２６Ｎｏ．１１ ０９ ２００９年１１月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｎｏｖ．２０ 基于局域判别基的音频信号特征提取方法 １ ２ 魏国华 　郑继明 １（重庆邮电大学计算机科学与技术学院　重庆４０００６５） ２（重庆邮电大学应用数学研究所　重庆４０００６５） 摘　要　　音频特征提取在音频信号分析和处理中起着非常重要的作用。考虑到音频信号的非平稳性，对音频信号进行小波包分 解，为了获取健壮的特征，采用改进的局域判别基（ＬＤＢ）技术对小波包树进行裁剪，提取局域判别基各子空间能量的统计特征组成 特征矢量，并利用Ｆｉｓｈｅｒ准则函数进行特征选择，根据特征矢量设计支持向量机分类器，对三类音频进行分类识别。实验结果表明， 该方法提取的特征矢量在音频信号分类中是非常有效的。 关键词　　特征提取　局域判别基　Ｆｉｓｈｅｒ准则　支持向量机 ＡＵＤＩＯＳＩＧＮＡＬＦＥＡＴＵＲＥＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＢＡＳＥＤ ＯＮＬＯＣＡＬＤＩＳＣＲＩＭＩＮＡＮＴＢＡＳＩＳ １ ２ ＷｅｉＧｕｏｈｕａ　ＺｈｅｎｇＪｉｍｉｎｇ １（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ） ２（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ａｕｄｉｏｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎａｎａｌｙｚｉｎｇａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｕｄｉｏｓｉｇｎａｌｓ．Ｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｓｐｅｒ ｆｏｒｍｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙｏｆａｕｄｉｏｓｉｇｎａｌｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｅｔｒｏｂｕｓｔｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄＬＤＢｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｕｓｅｄｔｏｐｒｕｎｅｔｈｅｗａｖｅｌｅｔ ｐａｃｋｅｔｔｒｅｅ，ｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｅｎｅｒｇｙａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｅａｃｈｓｕｂ－ｓｐａｃｅｏｆｔｈｅＬＤＢｔｏｆｏｒｍｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒ，ａｎｄｆｅａｔｕｒｅｃｈｏｉｃｅｉｓｄｏｎｅ ｗｉｔｈＦｉｓｈｅｒｃｒｉｔｅｒｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ａｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆｔｈｒｅｅａｕｄｉｏｃｌａｓｓｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｅｘｔｒａｃｔｅｄｉｓｖｅｒｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎａｕｄｉｏｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　Ｌｏｃａｌｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔｂａｓｅｓ（ＬＤＢ）　Ｆｉｓｈｅｒｃｒｉｔｅｒｉｏｎ　Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ 音乐的语音进行分类。 ０　引　言