為實(shí)現(xiàn)公共環(huán)境復(fù)雜背景中異常聲信號識別以輔助公共場所安全監(jiān)控,提出基于連續(xù)完備集的自適應(yīng)MP稀疏分解聲音識別算法,算法通過相關(guān)參數(shù)改進(jìn)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)PSO算法,然后借助PSO算法的連續(xù)空間搜索優(yōu)勢對MP稀疏分解進(jìn)行連續(xù)集優(yōu)化,從而提高稀疏分解獲得的最優(yōu)原子的匹配度,最后提取重構(gòu)聲信號的時頻參數(shù)特征以SVM算法實(shí)現(xiàn)異常聲音事件的快速準(zhǔn)確識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與已有算法相比,所提識別算法顯著降低了計(jì)算量,并取得了最優(yōu)的聲音識別率和識別魯棒性。 

【文章來源】：機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2020,(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

改進(jìn)算法的稀疏分解流程

從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中隨機(jī)50組聲信號樣本，并與四種噪聲以-5dB分段信噪隨機(jī)混合，改進(jìn)算法對某含胡高斯噪聲的聲信號稀疏分解并重構(gòu)后的波形圖和時頻譜圖，如圖2所示�？梢钥闯觯惴ㄝ^好的降低噪聲干擾，并保持聲信號波形，時頻譜圖中也顯示出算法較好的降噪作用。進(jìn)一步，采用這里算法、PSO改進(jìn)MP算法（記為Pso-MP)[4]及原始OMP算法對重構(gòu)信號的均方誤差（MSE）、波形相似性（NCC)[9]及信噪比（SNR）等評價指標(biāo)進(jìn)行分析，多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果平均值，如表2所示。圖2 改進(jìn)算法重構(gòu)信號

圖2 改進(jìn)算法重構(gòu)信號表2實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了這里改進(jìn)算法在信號稀疏分解和重構(gòu)方面的優(yōu)勢，自適應(yīng)的參數(shù)設(shè)置增加算法對不同異常聲信號的適應(yīng)性，而連續(xù)集最優(yōu)原子增加了與聲信號的匹配程序。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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