[发明专利]基于MF‑PLPCC特征的工程机械声音识别方法

摘要

本发明公开了一种基于MF‑PLPCC特征对工程机械声音识别方法。该方法实现过程如下采集工程机械作业时候的声音和周围环境噪声，并将采集的声音信号建立声音样本库；对所有的声音信号进行预加重、分帧和加窗处理；求出每帧声音信号的短时能量谱；求出通过Mel三角滤波器组的短时能量；用立方根对短时能量进行强度‑响度转换；对转换后的信号采用傅里叶逆变换转换到时域中；求出时域中信号的线性预测系数；基于线性预测系数计算倒谱系数；对不同机械的声音特征进行标号，建立样本特征库；基于训练样本特征库，利用正则化极限学习机建立模型；对目标声音进行特征提取后匹配得出分类结果。本发明能够提高识别率。

主权项

基于MF‑PLPCC特征对工程机械声音识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、采集工程机械作业时候的声音和周围环境噪声，并将采集的声音信号建立声音样本库；步骤2、对声音样本库中所有的声音信号进行预加重、分帧和加窗处理；步骤3、求出经过步骤2处理后的每帧声音信号的短时能量谱；步骤4、基于短时能量谱求出通过Mel三角滤波器组的短时能量；步骤5、用立方根对短时能量进行强度‑响度转换；步骤6、对转换后的信号采用傅里叶逆变换转换到时域中；步骤7、求出时域中信号的线性预测系数；步骤8、基于线性预测系数计算倒谱系数，即所求的声音特征；步骤9、对不同机械的声音特征进行标号，建立样本特征库；步骤10、基于训练样本特征库，利用正则化极限学习机建立模型；步骤11、重复步骤1‑步骤8，对目标声音进行MF‑PLPCC特征提取；步骤12、利用正则化极限学习机对提取的目标声音特征和步骤10建立的模型进行匹配，然后得出分类结果；步骤13、根据分类结果，判断目标声音是哪种机械在作业或者是周围噪。