【摘 要】
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本文在对声音信号采集、特征提取以及场景分类技术等理论全面分析的基础上,提出了一系列新的时域特征提取方法如帧内平均峰值能量、帧内峰值能量方差、带通过零率等和各维特
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本文在对声音信号采集、特征提取以及场景分类技术等理论全面分析的基础上,提出了一系列新的时域特征提取方法如帧内平均峰值能量、帧内峰值能量方差、带通过零率等和各维特征对分类贡献评价的新方法,并应用以上技术实现了一个能对多种交通工具及其相关音频场景进行判别的嵌入式实时声音感知系统.实验证明,在相同条件下,该系统运行在主频为203MHz的ARM9开发板上,实时地对飞机、坦克、卡车、吉普车、直升机等交通工具及其相关场景的识别,新的时域特征在实时性能上比MFCC等频域特征有很大的优势,并且总体的识别率相近;特征参数评价方法与人工神经网络相结合识别率为87.14﹪,时延为3~4秒与其基准系统无论是在识别性能还是实时性上都有了较大的提高.
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