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  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的说话人识别研究  

    刊名:《西部皮革》 作者:朱宇轩 关键词:频率倒谱 ; 语音特征 机构:西华大学 ; 西华大学 年份:2016
    摘要:由于人耳对声音频率的感知不是线性的,通过短时傅里叶变化得到的语音信号短时谱是按实际语音频率分布的,但符合人耳听觉特性的频率分布是按照临界频带分布的。因此按实际频率分布的频谱作为语音特征时,由于它不符合人耳的听觉特性,将会降低说话人识别系统的识别性能。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的说话人识别研究

    刊名:西部皮革 作者:朱宇轩 关键词:频率倒谱 ; 语音特征 机构:西华大学 ; 西华大学 年份:2016
    摘要:由于人耳对声音频率的感知不是线性的,通过短时傅里叶变化得到的语音信号短时谱是按实际语音频率分布的,但符合人耳听觉特性的频率分布是按照临界频带分布的。因此按实际频率分布的频谱作为语音特征时,由于它不符合人耳的听觉特性,将会降低说话人识别系统的识别性能。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的心音识别技术研究

    刊名:生物医学工程学杂志 作者:陈玮 ; 赵屹华 ; 雷声 ; 赵子恺 ; 潘敏 关键词:生物识别 ; 心音 ; 小波去噪 ; Mel频率倒谱系数 ; 主成分分析 机构:浙江大学生仪学院生物传感器国家专业实验室 ; 浙江大学生仪学院生物传感器国家专业实验室 年份:2012
    摘要:心音是人体心脏搏动产生的具有个体特征的生理参数。实验利用小波变换实现对心音信号的去噪处理,选择Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参量,并经过主成分分析(PCA)降维处理后用于个体分类识别中。旨在对心音作为生物识别特征参数可行性和识别方法做一个初步研究。实验结果显示,在选定的实验条件下,系统可以达到90%以上的识别率。可以为心音识别技术的进一步研究提供参考。
  • 【专利】 基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法

    作者:曹衍龙 ; 张琪琦 ; 付伟男 ; 杨将新 ; 王帅 年份:2018
    摘要:本发明公开了基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法,包括设定采样频率和采样时长t;对音频信号进行分帧加窗处理,设置每帧的帧长L和相邻两帧的重叠长度(帧移)M,将音频信号分为N帧信号;使用基于Mel频率倒谱系数提取音频特征;计算出当前音频信号每一帧的mfcc参数,得到每个mfcc参数随帧数(时间)的变化曲线等步骤;本发明具有诸多优势,进行电机异音识别,提高检测效率并且保证产品的出厂质量,进而提高企业的整体的生产效率,降低企业的制造成本,同时了保护了工人的身体健康,可以有效地解决电机音频信号非稳态的问题,有效检测非稳态电机异音故障,识别准确率高。
  • 【期刊】 基于改进反向Mel频率倒谱系数的咳嗽干湿性自动分类

    刊名:生物医学工程学杂志 作者:朱春媚 ; 刘保军 ; 黎萍 ; 莫鸿强 ; 郑则广 关键词:计算机辅助诊断 ; 咳嗽自动分类 ; 特征提取 ; 反向Mel频率倒谱系数 机构:电子科技大学中山学院机电工程学院 ; 电子科技大学中山学院机电工程学院 ; 华南理工大学自动化科学与工程学院 ; 广州医学院第一附属医院 年份:2016
    摘要:咳嗽的自动分类在临床上具有重要的辅助诊断作用。传统的Mel频率倒谱系数(MFCC)采用Mel均匀滤波器组,高频段的滤波器分布较稀疏,未能最大程度反映两类咳嗽的特征差别。针对这个问题,本文在分析干性咳嗽和湿性咳嗽频谱能量分布特点的基础上,提出了一种改进的反向MFCC提取方法,采用反向Mel刻度上的均匀滤波器组,并放置在两类咳嗽都具有高频谱能量的频段,使得特征提取集中在两类咳嗽特征信息丰富且差别显著的频段进行。基于隐马尔可夫模型的咳嗽干湿性自动分类实验结果表明,该方法获得了优于传统MFCC的分类性能,总体分类准确率从89.76%提高到了93.66%。
  • 【期刊】 基于MEL频率倒谱系数技术的音控汽车天窗的研究设计

    刊名:河南机电高等专科学校学报 作者:袁霞 ; 赵向阳 关键词:MEL频率倒谱系数技术 ; 语音控制 ; 汽车天窗 ; 单片机 机构:河南机电高等学校汽车系 ; 河南机电高等学校汽车系 年份:2015
    摘要:基于对语音信号的研究,采用MEL频率倒谱系数对语音信号进行提取,动态规划的思想进行语音信号的匹配,以汽车天窗为控制对象,实现了系统样机的研制。测试结果表明,系统在车内噪音低于70分贝下的平均识别率高达93%。
  • 【期刊】 Mel频率倒谱系数的提取与改进

    刊名:科技信息(科学教研) 作者:董建彬 ; 马艳玲 关键词:MFCC ; 提取 ; 改进 机构:石家庄经济学院信息工程学院 ; 石家庄经济学院信息工程学院 ; 石家庄经济学院信息工程学院 年份:2008
    摘要:Mel频率倒谱系数在语音识别中是常用的特征参数之一。本文对Mel频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)的提取过程进行了详细分析,找出其两个主要的缺点。并使用线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)和小波变换分别对其两个不同的缺点进行了改进。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别研究

    刊名:工矿自动化 作者:何爱香 ; 王平建 ; 魏广芬 ; 张守祥 关键词:放顶煤开采 ; 煤矸界面识别 ; Mel频率倒谱系数 ; MFCC ; 遗传算法 ; 支持向量机 ; BP神经网络 机构:山东工商学院信息与电子工程学院 ; 山东工商学院信息与电子工程学院 年份:2013
    摘要:针对现有的煤矸界面识别技术采用的γ射线法不适用于顶板不含放射性元素或者放射性元素含量较低的工作面,而雷达探测法探测范围小、信号衰减严重的问题,提出了一种基于Mel频率倒谱系数和遗传算法的煤矸界面识别方法。该方法利用煤矸放落过程中产生的声波信号的特征差异进行煤矸识别,采用Mel频率倒谱系数将去噪后的煤矸声波信号变换到频域进行处理,提取出煤矸声波信号的32维特征参数;采用遗传算法优化处理32维特征参数,得到最优参数组合;采用支持向量机和BP神经网络对最优参数进行识别。实验结果表明,该方法能够准确识别出煤矸下落状态。
  • 【期刊】 基于 MEL 频率倒谱系数技术的音控汽车天窗的研究设计

    刊名:《河南机电高等专科学校学报》 作者:袁霞 ; 赵向阳 关键词:MEL频率倒谱系数技术 ; 语音控制 ; 汽车天窗 ; 单片机 机构:河南机电高等学校汽车系 ; 河南机电高等学校汽车系 年份:2015
    摘要:基于对语音信号的研究,采用M EL频率倒谱系数对语音信号进行提取,动态规划的思想进行语音信号的匹配,以汽车天窗为控制对象,实现了系统样机的研制。测试结果表明,系统在车内噪音低于70分贝下的平均识别率高达93%。
  • 【期刊】 一种具有鲁棒特性的Mel频率倒谱系数

    刊名:金陵科技学院学报 作者:吴华玉 ; 曾毓敏 ; 李平 关键词:说话人识别 ; Mel频率倒谱系数 ; 语音增强 ; wiener滤波 机构:南京师范大学物理科学与技术学院 ; 南京师范大学物理科学与技术学院 ; 南京师范大学物理科学与技术学院 ; 南京师范大学物理科学与技术学院 ; 昆山登云科技职业学院信息技术系 年份:2008
    摘要:通过研究在低能量段用幂函数代替自然对数函数对Mel滤波器组的输出进行处理,从而得到一种改进Mel频率倒谱系数(PL-MFCC)。实验表明,这种参数能够提高含噪语音的说话人识别率。如果含噪语音通过wiener滤波增强算法消噪后,再用PL-MFCC来提取特征参数,能够进一步提高在噪声环境下说话人的识别率。
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的光缆声音信号特征提取方法研究

    刊名:计量技术 作者:李一芳 关键词:Mel频率倒谱系数(MFCC) ; 声音识别 ; 特征提取 ; 支持向量机 机构:南京航空航天大学经济与管理学院 ; 南京航空航天大学经济与管理学院 年份:2013
    摘要:Mel频率倒谱系数(MFCC)能够很好的模拟人耳的听觉特性,在识别系统中具有很广泛的应用.本文采用Mel倒谱系数来提取基于光缆感知的声音信号的特征,通过线性分类器中的支持向量机(SVM)进行仿真,验证了其具有较好的识别效果.
  • 【期刊】 基于Mel频率倒谱系数的DSP语音识别系统

    刊名:通信技术 作者:郭秋敏 ; 刘晓文 ; 徐博 关键词:语音识别 ; MEL频率倒谱系数 ; 动态时间规整 ; TMS320VC549 机构:中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 ; 中国矿业大学信息与电气工程学院 年份:2007
    摘要:以Mel频率倒谱系数(MFCC)作为语音识别的特征参数,采用动态时间规整(DTW)识别算法,实现以数字信号处理器TMS320VC549为内核的语音识别。采用24阶MFCC作为特征量。软件系统直接对数字信号处理器进行编程,采用Mel频率倒谱系数定点算法计算特征参数,用动态时间规整算法搜索匹配路径。硬件系统采用单片机AT89C51实现与TMS320VC549的通信,在有信道噪声和频谱失真的情况下,能产生更高的识别精度。
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