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行车环境下基于二值语谱图的声学事件检测
【机构】 哈尔滨工业大学计算机科学与技术；
【摘要】 对行驶中的无人驾驶车辆而言,其车外声音信号中包含有许多重要的声学事件,感知这些声学事件对智能行车决策有重要的意义。然而该声音也往往伴随着很强的噪声,且其具有多变性和持续性等特点。由于短时声学特征极易被这种强噪声污染,因而采用传统的基于短时特征的模式识别方法来检测这些声学事件,效果并不理想。本文利用在含噪声音的语谱图中目标声学事件的变化轨迹在视觉上极易辨别的特点,提出一种行车环境下的声学事件检测方法。该方法把声音转换为对应的二值语谱图,然后采用图像包含检测算法进行检测。实验表明,在行车环境下该方法较基于MFCC长时统计特征和SVM分类器的方法,识别性能和鲁棒性明显提高。
【基金】 国家自然科学基金重大研究计划重点项目(编号:91120303)
- 【会议录名称】 第十二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC2013）论文集
- 【会议名称】第十二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC’2013）
- 【会议时间】2013-08-05
- 【会议地点】中国贵州贵阳
- 【分类号】TN912.3
- 【主办单位】中国中文信息学会语音信息专业委员会、中国声学学会语言、听觉和音乐声学分会、中国语言学会语音学分会