(1)人耳听到的声音高低和实际(Hz)频率不呈线性关系,用Mel频率更符合人耳的听觉特性(这正是用Mel声谱图的一个动机,由人耳听力系统启发),即在1000Hz以下呈线性分布,1000Hz以上呈对数增长,Mel频率与Hz频率的关系为fmel=2595⋅lg(1+f700Hz)fmel=2595⋅lg(1+f700Hz),如下图所示,图源见参考资料[2]。有另一...
2.短时平均振幅分析:计算方法简单,但清浊音的区分不如能量明显。 3.短时过零分析:可以区分清音与浊音,浊音时具有较低的平均过零数,而清音时具有较高的平均过零数;可以从背景噪声中找出语音信号,可用于判断寂静无语音和有语音的起点和终点位置。 4.短时相关分析:自相关用于研究信号本身,如信号波形的同步性、周期...
本文基于声谱图与声音信号的密切关系,探讨了基于声谱图特征的声音事件识别方法。本文的主要内容如下: 1. 提出了基于耳蜗谱图纹理特征的声音事件识别方法。首先,使用Gammatone 滤波器组将声音事件转化为灰度耳蜗谱图;然后,对耳蜗谱图进行Curvelet 变换得到不同尺度不同方向的 Curvelet 子带;再采用改进的完全局部二值模式...
摘要 本发明涉及一种基于小波包分解和声谱图特征的动物声音识别方法,提出了一种基于Bark尺度的小波包分解系数重构的频谱投影结合随机森林的动物声音识别方法。首先,声音信号先经过Bark尺度的小波包分解;然后,生成小波包分解系数重构信号的频谱图;接着,对这些频谱图进行投影并生成BWCSP特征;最后,通过随机森林分类器实现动物...
等价LBP值组成一等价LBP图,所述等价LBP图即为等价LBP值矩阵U,统计所述等价LBP 图中每个数字出现的频率,得到所述声谱图的纹理特征向量,图7c是对图7a实线框部分计 算等价LBP值后形成的等价LBP图,也是一个由等价LBP值组成的矩阵,即等价LBP值矩阵 U,图7e表示每个模式出现的频率直方图,也即表示图7a的纹理特征向量;...
10.构建基于transformer的声谱图特征学习模型,所述基于transformer的声谱图特征学习模型利用多头自注意力机制对数据增强后的梅尔声谱图进行学习,获取梅尔声谱图的深度特征; 11.构建基于通道注意力机制的母牛发情声音事件检测模型,所述母牛发情声音事件 检测模型以梅尔声谱图的深度特征为输入,通过深度学习对深度特征中的时域线...
研究表明1,血流声谱图包络即最大频率曲线通常包含重要的信息,由其上的特征点得到的声谱参数,计算相对简便,生理解释清晰,可直接作为临床疾病诊断的依据.可见,声谱图包络的有效提取是正确获取声谱参数的关键.手工描绘可获得声谱图包络,提取特征点,从而计算声谱参数.但这种方式受医生经验的影响较大,重复性和效率较差.近年...
基于声谱图的公共场所异常声音特征提取及识别研究⑧重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名:***教师:**红副教授专业:仪器科学与技术学科门类:工学重庆大学光电工程学院二O一二年四月ⅢlIIIIⅧIIlllIIlllIIIIllllIImllIIIIlllIIY2151189ResearchonAbnormalSoundFeatureExtractionandClassificationinPublicPlacesbasedonSpectrogram...
本发明涉及一种基于声谱图双特征的动物声音识别方法,其特征在于包括以下步骤:建立一声音样本库;采集待识别的声音信号;将预存声音样本及待识别的声音信号转化成声谱图;将声谱图进行规范化,并进行特征值分解和投影,转化成一投影特征XK;将声谱图转化成等价LBP值矩阵u,统计对应的像素与周围像素灰度值的方差,形成一特征向...