[发明专利]基于声音线性预测倒谱系数的工程机械的识别方法在审
| 申请号: | 201510637964.1 | 申请日: | 2015-09-29 |
| 公开(公告)号: | CN105118516A | 公开(公告)日: | 2015-12-02 |
| 发明(设计)人: | 曹九稳;杨三伟;王建中;王瑞荣;赵伟杰;吴成才 | 申请(专利权)人: | 浙江图维电力科技有限公司 |
| 主分类号: | G10L25/12 | 分类号: | G10L25/12;G10L25/24;G10L25/51 |
| 代理公司: | 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙) 11367 | 代理人: | 孙海波 |
| 地址: | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | 本发明提供了一种基于声音线性预测倒谱系数的工程机械识别方法,包含以下步骤:在施工现场真实环境下采集背景噪音信号;将工程机械置于理想环境下,启动工程机械;声音采集装置采集工程机械发出的声音信号;声音信号进行端点检测、加窗、分帧,端点检测通过过零率来实现,采用汉明窗对信号进行分帧;对分帧后的每帧信号提取LPCC;采用支持向量机建立工程机械声音特征指纹库;对实时声音信号提取LPCC后采用支持向量机与特征指纹库进行匹配,实现分类。 | ||
| 搜索关键词: | 基于 声音 线性 预测 谱系 工程机械 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于声音线性预测倒谱系数的工程机械识别方法,包括如下步骤:利用理想环境下提取的工程机械LPCC系数构建工程机械声音特征指纹库;工程机械实时声音信号提取LPCC系数建立;对工程机械每帧信号的LPCC系数依据其所属的声源进行类标标定;利用支持向量机学习算法,采用标定后工程机械每帧信号的LPCC工程机械声音特征指纹库进行模型训练学习,建立分类模型;将工程机械实时声音信号提取每帧信号的LPCC特征,输入到支持向量机学习算法已训练好的分类模型中,依据已构建的分类器函数,计算该帧实测信号的输出值,即采用前述训练数据得到的拟合函数,计算实测信号LPCC特征的函数输出,所得到的向量中最大元的位置即为工程器械的类型。
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