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张小霞

作品数:4 被引量:6H指数:1
供职机构:福州大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 4篇谱系数
  • 4篇小波
  • 3篇倒谱
  • 3篇倒谱系数
  • 3篇鸟鸣
  • 3篇小波包
  • 3篇小波包分解
  • 3篇复杂环境
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇抗噪
  • 1篇噪声
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇声音识别
  • 1篇识别方法
  • 1篇谱估计
  • 1篇子带
  • 1篇混合模型
  • 1篇功率谱

机构

  • 4篇福州大学

作者

  • 4篇张小霞
  • 3篇李应

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2016
  • 2篇2014
  • 1篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于能量检测的复杂环境声音识别
随着现代社会经济的不断发展,生态环境越来越受到关注,而包含丰富信息的环境声音又是生态环境中不可或缺的元素之一,因此对生态环境中各种不同的声音进行分析和识别,对生态环境的保护和可持续发展具有潜在的重大意义。现实生态环境中噪...
张小霞
关键词:高斯混合模型
文献传递
复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣识别方法
本发明涉及一种复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣识别方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1,根据鸟叫声频率分布情况将声音分成三个频带;步骤2,对包含有噪声的鸟鸣声音信号用基于噪声功率谱估计和前景声音存在概率的自适应能量检测...
李应张小霞
文献传递
基于能量检测的复杂环境下的鸟鸣识别被引量:6
2013年
针对实际环境噪声使得鸟鸣识别准确率受到影响的问题,提出一种基于能量检测的抗噪鸟鸣识别方法。首先,对包含有噪声的鸟鸣信号用能量检测方法检测并筛选出有用鸟鸣信号;其次,根据梅尔尺度的分布,对有用鸟鸣信号提取小波包分解子带倒谱系数(WPSCC)特征;最后,用支持向量机(SVM)分类器分别对提取的小波包分解子带倒谱系数(WPSCC)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征进行建模分类识别。同时还对比了在添加不同信噪比的噪声下15类鸟鸣在能量检测前后的识别性能差异。实验结果表明,提取的WPSCC特征具有较好的抗噪功能,且经过能量检测后的识别性能更佳,更适用于复杂环境下的鸟鸣识别。
张小霞李应
关键词:支持向量机
复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣识别方法
本发明涉及一种复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣识别方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1,根据鸟叫声频率分布情况将声音分成三个频带;步骤2,对包含有噪声的鸟鸣声音信号用基于噪声功率谱估计和前景声音存在概率的自适应能量检测...
李应张小霞
文献传递
共1页<1>
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