【摘 要】
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为了优化组合特征在异常声音识别中的效率,提出一种用集合经验模态分解(EEMD)对异常声音帧信号进行有效性检测和提取多层特征的算法.首先对异常声音帧信号进行集合经验模态分
【机 构】
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西安电子科技大学 通信工程学院,西安710071;西北工业大学 机电学院,西安710072
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为了优化组合特征在异常声音识别中的效率,提出一种用集合经验模态分解(EEMD)对异常声音帧信号进行有效性检测和提取多层特征的算法.首先对异常声音帧信号进行集合经验模态分解,得到固有模态函数;然后根据给定的固有模态函数层数阈值,对该帧信号进行有效性检测;再对有效帧信号的每一层固有模态函数提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、短时能量和能量比,并将它们归一化后拼接成多层特征.根据提取的特征,用深度卷积神经网络实现异常声音识别分类.仿真结果表明,提出的新方法在4类异常声音识别中的识别率可以达到98.65％.
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