基于声信号的改进MFCC特征的地面车辆分类

• 作 者: 鲍明 管鲁阳 苗浩 李晓东
• 机 构: 中国科学院声学研究所,北京,100080
• 出 处: 中国声学学会2005年青年学术会议[CYCA'05]
• 发表日期: 2005年期
• 关键词: 声信号 特征提取 地面 人耳听觉模型 方法 小波分析 参数模型 自回归 运算量 叶分析 稳定性 中介 系统 误判 文献 输入 试验 经典 分类 车辆

相关文献中介绍了以下几种特征提取的方法:经典傅立叶分析的特征提取,基于自回归参数模型(AR)特征提取,仿人耳听觉模型特征提取及基于小波分析特征提取等.采用以上方法存在当输入非车辆信号时容易产生误判或运算量较大的情况.本文介绍了一种改进的MFCC的特征提取的方法,试验表明在分类率不变的条件下可提高系统的稳定性.