2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、音頻監(jiān)控技術(shù)是公共場所安全監(jiān)控的有力手段之一,實(shí)現(xiàn)音頻監(jiān)控技術(shù)智能化的關(guān)鍵是自動檢測并識別出公共場所的異常事件。公共場所異常聲音事件的發(fā)生常常伴隨著爆炸聲、槍聲及尖叫聲等異常聲音,這些異常聲音與公共場所的背景聲音重疊在一起,與連續(xù)的背景聲音相比,往往是零星且孤立存在的,異常聲音通常聲調(diào)較高,強(qiáng)度較大。傳統(tǒng)的異常聲音識別方法往往局限于使用語音信號處理的特征,且大多利用異常聲音樣本建立分類模型。由于部分異常聲音與語音信號的機(jī)理特征不同而使得

2、所提特征對異常聲音信號性能描述不佳,并且現(xiàn)實(shí)生活中某些異常聲音樣本較難獲取而模型訓(xùn)練樣本不足,使得訓(xùn)練模型的分類邊界不準(zhǔn)確,導(dǎo)致識別結(jié)果不好。因此,本文針對公共場所的異常聲音檢測與識別的上述問題進(jìn)行研究,主要工作總結(jié)如下:
 ?、偬岢鲆环N無交疊統(tǒng)計(jì)均等梅爾特征。該特征采用無交疊統(tǒng)計(jì)均等矩形濾波器組對梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)進(jìn)行改進(jìn)得到,首先為了使獲得特征的信息熵最大,結(jié)合異常聲音梅爾頻率域的統(tǒng)計(jì)幅度譜,建立一個(gè)無交疊統(tǒng)計(jì)均等矩

3、形濾波器組;然后,利用該濾波器組對輸入聲音信號進(jìn)行濾波處理獲得信號不同頻率成分的能量信息,作為輸入信號的特征;另外,為進(jìn)一步提升特征的鑒別能力,求取各頻率成分能量的差分特征;最后,利用規(guī)范化多特征加權(quán)融合策略將信號的能量特征和差分特征進(jìn)行融合,形成最終的無交疊統(tǒng)計(jì)均等梅爾特征向量。
 ?、诨跓o交疊統(tǒng)計(jì)均等梅爾特征和支持向量機(jī)(SVM)分類器,完成了一種異常聲音識別算法設(shè)計(jì)。首先采用雙門限端點(diǎn)檢測方法提取有效的聲音事件,再獲取聲音

4、事件的無交疊統(tǒng)計(jì)均等梅爾特征,最后采用SVM分類器對特征進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)異常聲音識別。為了驗(yàn)證該算法的性能,利用智能化信息技術(shù)及系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室(IITLAB)建立的音頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫中的4類異常聲音、4類場景聲音以及它們的合成聲音片段進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。
 ?、蹣?gòu)建能級遷移狀態(tài)機(jī),由此提出一種能級遷移概率特征,并建立基于能級遷移概率特征和高斯混合模型(GMM)背景建模的異常聲音檢測算法框架。首先,基于異常聲音與場景聲音信號強(qiáng)度和方差的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn),建立

5、能級遷移狀態(tài)機(jī),并根據(jù)不同狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率生成了能級遷移概率特征向量。然后,采用 GM M模型對公共場所的不同場景建立相應(yīng)的背景模型。最后,通過一幀信號與背景模型匹配的似然度直接判定一幀信號的類型,并利用連續(xù)多幀信號的信息判定其最終類型,從而檢測出異常聲音事件。為了檢驗(yàn)該算法檢測異常聲音的有效性,基于IITLAB實(shí)驗(yàn)室的音頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在不同信噪比環(huán)境下均能有效檢測出公共場所的異常聲音,隨著信噪比降低檢測性

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