本文關(guān)鍵詞：MFCC與支持向量機(jī)在錢(qián)塘江涌潮檢測(cè)中的應(yīng)用

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【摘要】：為解決錢(qián)塘江涌潮檢測(cè)難問(wèn)題,提出了一種新的涌潮檢測(cè)方法。首先,通過(guò)梅爾倒譜系數(shù)MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)提取涌潮樣本多維聲學(xué)特征與非涌潮樣本聲學(xué)特征;然后,使用支持向量機(jī)(SVM)構(gòu)建涌潮檢測(cè)模型;最后,通過(guò)模型對(duì)輸入的樣本特征進(jìn)行分類(lèi)判斷。與以采用線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC)提取聲學(xué)特征方法或是采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建檢測(cè)模型相比,MFCC與支持向量機(jī)結(jié)合在涌潮檢測(cè)的精度上有一定的提高。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)生命信息與儀器工程學(xué)院;杭州市水文水資源監(jiān)測(cè)總站;
【關(guān)鍵詞】： 聲學(xué)識(shí)別 涌潮檢測(cè) 支持向量機(jī) MFCC聲學(xué)特征
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61374005) 浙江自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY14F030022)
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.34;TP18
【正文快照】： 聲學(xué)識(shí)別研究具有重要意義,目前聲學(xué)識(shí)別已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)、通信和安全等領(lǐng)域得到了實(shí)際應(yīng)用[1]。在聲音信號(hào)處理的過(guò)程中,提取聲學(xué)特征方法常見(jiàn)的有線性預(yù)測(cè)系數(shù)(LPC)、LPC倒譜系數(shù)(LPCC)和梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)[2]。而倒譜分析被證明為語(yǔ)音信號(hào)處理最有效的方式之一,其中梅爾倒譜系

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：970179