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增强的基于类的声音信号的分类周妮娜
Vol. 3 No.11/ Nov. 2009
增强的基于类的声音信号的分类
周妮娜
摘 要 考虑到不同类别的音频信号都有自己独特的特点,本文将利用基于类的特征提取和分类的观念,对不同类的声音
信号提取不同的特征。在选择特征过程中,本文提出了一个基于分散矩阵的特征排序方法。利用这个排序方法对每一个类
的特征进行排序,然后根据排序结果为每个类选一个特征子集。在分类上本文采用了以径向基函数为内核的支持向量机。
提出的算法最后被用来测试三类仿真数据,分别是语音,咳嗽声和杯盘撞击声。实验结果显示,相比于目前的一些算法,
本文提出的算法能采用较少特征达到同样或更好的分类精度。
关键词 基于类的;特征提取;特征选择;类分离性衡量;支持向量机;训练模型
1 引言
些方法提取的特征,再利用两个分类技术,即动态时
随着中国老年人口的比例加大,老年人独居也 间扭曲(DTW)和学习矢量量化(LVQ),做分类识别。
变得越来越普遍。由此而引出了老年人的家居安全问 在[4]中的仿真结果表明,MFCC结合DTW得到了最
[6]
题。为解决老年人家居安全,各种各样地监控设施如 好的识别效果。在咳嗽信号的分类研究 中,作者采
摄像头已投入使用。但是摄像头的使用仍需要投入人 用了一些独特的频谱系数作为输入特征,结合概率神
力来监控判断,而且也只能看到图像却听不到声音。 经网络(PNN)来识别咳嗽。
为减少人力投入以实现智能监控,智能视频监测和音
对于语音音频信号和非语音音频信号的混合分
频监测正被大力研究。智能视频监测系统可以自动检 [7]
类,Kimber等人在文章 中用倒谱系数作为特征,
测到人的行为动作并作出识别。智能音频监测系统可 [9]
Zhan等人 利用短时能量,短时平均过零率(ZCR)和
以自动检测到声音,自动处理并进行识别(见图1)。 短时基音频率作为特征。Abu-EI-Quran等人在[10]
此外一个完整的智能音频监测系统还包括声音的自动 中提出利用音高比特性来先区分出语音,然后采用
定位。声音定位可以用beamforming实现,也可以 MFCC和ΔMFCC作为特征,时延神经网络作为分类
利用无线传感器来实现。我们将利用无线传感器来实 器来进一步区分剩下的非语音音频信号。另外,这些
现实时定位。 特征给予时间的变化及相互之间的关系也可用作为特
[9]
征来区分语音,音乐和沉默声 。
现有的研究并没有重视每类音频信号特有的具
体特点。考虑到区分不同的声音信号中,不同的特征
可能有不同的区分能力,本文将利用基于类的特征选
择的观点,来对语音和其他音频信号提取基于类的特
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