[发明专利]一种基于微孔径麦克风阵列的运动目标识别方法

摘要

本发明涉及一种基于微孔径麦克风阵列的运动目标识别方法，它通过微孔径麦克风阵列采集环境中的声响信号，完成目标的分类识别。部署在环境中的微孔径麦克风阵列，其各个通道的麦克风会同步采集环境中的声响信号，接着各通道的信号将经过叠加求和的降噪处理，然后利用精简的梅尔倒谱系数算法提取信号的特征，最后采用高斯混合模型的分类器实现目标的分类识别。本发明首先采用叠加求和的方法实现对微孔径声阵列数据的降噪处理，接着才进行特征提取和分类识别，具有方法简单、成本低廉、性能可靠等优点。

主权项

一种基于微孔径麦克风阵列的运动目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）利用微孔径麦克风阵列采集环境噪声和已知类型运动目标的声响信号，并建立声响信号的样本库；（2）对样本库中的每条样本各通道的数据进行叠加求和的降噪处理；（3）采用精简的梅尔倒谱系数算法提取信号的特征；（4）按照类别构建样本库中各类目标的高期混合模型的概率密度函数，以k‑means算法进行模型初始化，以期望最大算法训练模型参数，并以此作为目标的分类系数；（5）当微型麦克风阵列部署在实际环境中进行目标识别时，阵列各通道的麦克风同步采集环境中的声响信号，接着各通道的数据经叠加求和进行降噪处理，然后由精简的梅尔倒谱系数算法提取目标的特征，最后利用所述的分类系数计算各类别的高斯概率密度函数，将概率密度函数最大的类别作为识别结果。