基于时频域统计特征提取的自然环境声音识别方法

摘要

本发明公开了一种基于时频域统计特征提取的自然环境识别方法。本发明包括如下步骤：步骤1、采集各类自然环境的声音，如发动机、汽车喇叭、风噪声等，建立声音样本库；步骤2、声音样本信号的加窗分帧处理；步骤3、提取所有帧信号在时域上的统计特征；步骤4、标记特征向量所属声音来源的种类，建立样本特征库；步骤5、利用支持向量机训练特征向量，建立训练模型；步骤6，提取目标声音的特征向量；步骤7、利用支持向量机对目标声音的特征向量进行匹配分类；步骤8、提供识别结果。本发明弥补了传统的声音LPCC和MFCC特征提取方法在时频结合方面的不足，能够判断各类目标声音的所属类型。

主权项

基于时频域统计特征提取的自然环境声音识别方法，其特征在于需要提取所有帧信号在时域上的统计特征：平均帧能量变化系数、能量冲击型帧信号占比、平均能量脉冲宽度、脉冲宽度离散程度、平均脉冲间隔宽度、间隔宽度离散程度和脉冲个数，以及在频谱分布上的特征：频带能量分量占比、频带帧能量分布离散程度和总频带帧能量分布离散程度，组成特征向量。