发明名称 一种基于改进的并行模型组合的声音事件识别方法
摘要 本发明涉及一种基于改进的并行模型组合的声音事件识别方法,其步骤包括:1)录制声音事件的数据,根据干净声音事件训练得到GMM高斯混合模型,建立干净声音事件模板;2)在室内真实有噪声的环境下获取当前环境中的噪声数据,根据噪声数据训练得到GMM,建立噪声模板;3)对噪声模板和干净声音事件模板采用改进的并行模型融合的方法,得到带噪声音事件模板;4)采样得到带噪声音事件样本信号,根据带噪声音事件模板中的参数对样本信号进行声音识别。本发明通过建立能够更好描述背景噪声特征分布的GMM来作为PMC方法中一个输入,建立5种声音事件的干净GMM作为PMC的另一个输入。同时本发明保证了识别系统对噪声的鲁棒性。
申请公布号 CN103310789A 申请公布日期 2013.09.18
申请号 CN201310239724.7 申请日期 2013.06.17
申请人 北京大学深圳研究生院 发明人 刘宏;王一;李晓飞
分类号 G10L15/06(2013.01)I;G10L15/02(2006.01)I 主分类号 G10L15/06(2013.01)I
代理机构 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 代理人 余长江
主权项 一种基于改进的并行模型组合的声音事件识别方法,其步骤包括:1)根据干净声音事件训练得到GMM高斯混合模型,建立干净声音事件模板;2)根据噪声数据训练得到GMM高斯混合模型,建立噪声模板;3)对所述噪声模板和所述干净声音事件模板采用并行模型融合的方法,得到带噪声音事件模板;4)采样得到带噪声音事件样本信号,根据所述带噪声音事件模板中的参数对样本信号进行声音识别。
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