【摘 要】
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针对现行异常声音识别算法复杂度高和特征识别率低的问题,将梅尔频率倒谱系数(MFCC)与短时能量混合特征应用到异常声音识别系统中.该混合特征使得高斯混合模型(GMM)分类器可
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针对现行异常声音识别算法复杂度高和特征识别率低的问题,将梅尔频率倒谱系数(MFCC)与短时能量混合特征应用到异常声音识别系统中.该混合特征使得高斯混合模型(GMM)分类器可获得比使用MFCC特征及其差分MFCC更好的分类性能.给出了系统实现的具体步骤,并通过仿真实验证明了该算法的有效性,分类器的平均识别率可达到90%以上,并且计算复杂度小.
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