針對在各種環(huán)境下聲音事件的識別問題,提出了一種基于譜圖紋理特征的聲音事件識別方法。首先,將聲音信號通過伽馬通（Gammatone）濾波器組,使原始聲音樣本轉(zhuǎn)化為灰度耳蝸譜圖;然后,對譜圖進(jìn)行曲波（Curvelet）變換,得到不同尺度、不同方向的Curvelet子帶;再采用改進(jìn)完全局部二值模式（ImprovedCompletedLocalBinaryPattern,ICLBP）提取Curvelet子帶的紋理特征,并生成分塊統(tǒng)計直方圖,將統(tǒng)計直方圖級聯(lián)作為一種新的聲音事件特征;最后,使用支持向量機作為分類器對16種聲音事件在不同噪聲和不同信噪比下進(jìn)行識別。實驗結(jié)果表明,所提特征與其他聲音特征相比,可以有效識別各種噪聲環(huán)境下不同種類的聲音事件。 

【文章來源】：聲學(xué)技術(shù). 2020,39(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

算法的流程框架圖

Curvelet變換考慮了尺度、角度、位置信息，使其在表達(dá)圖像中的曲線時明顯優(yōu)于小波變換。同時，Curvelet變換克服了小波變換的局限性，具有比小波變換更寬的幾何特征。Curvelet變換之后得到的系數(shù)具有多尺度、多方向特點，能夠更好地凸顯圖像像素間的變化。考慮到耳蝸譜圖表征聲音信息的有限性，而Curvelet變換的多尺度分析能力，將譜圖分解為不同尺度層，各尺度層分別表示譜圖不同頻率的信息。這樣，可以獲取關(guān)于譜圖的更多細(xì)節(jié)信息。設(shè)f(m,n)表示圖像信號，則其基于Wrapping的離散Curvelet變換可表示為

同時，表3給出了4種噪聲環(huán)境條件下，UCLBP＿S/ICLBP＿M(jìn)特征與SPD等其他4種特征在不同信噪比下的平均識別率。從表3可知，當(dāng)信噪比為0時，UCLBP＿S/ICLBP＿M(jìn)特征的平均識別率達(dá)到80%，依然能夠保持較高的識別率。且在4種信噪比下的平均識別率達(dá)到92.03%，比SPD特征、SIF特征、OMP+MFCC特征、MFCC特征分別高出6.06%、18.04%、40.49%、46.98%。從表3中的各特征對比說明，UCLBP＿S/ICLBP＿M(jìn)特征是一個性能較好的特征，在不同噪聲環(huán)境及不同信噪比條件下，仍然能取得較好的識別結(jié)果，具有較優(yōu)的魯棒性。這是因為Curvelet變換可以更好表示譜圖中出現(xiàn)的邊緣和其他變化，獲取譜圖中更多的細(xì)節(jié)信息。此外，使用UCLBP＿S和ICLBP＿M(jìn)提取特征，串聯(lián)得到融合的UCLBP＿S/ICLBP＿M(jìn)特征，降低了特征維數(shù)，減少了特征冗余，從而使提取的特征更具有鑒別性。圖4 信噪比為0時，babble噪聲測試樣本的混淆矩陣

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3212228