仓储物害虫分类识别中的声信号的特征提取

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语音信号的特征提取与分类研究

语音信号的特征提取与分类研究语音信号是一种常见的信号，它传递了人类的语言信息，是人类进行交流的重要媒介之一。

但是，要对语音信号进行处理以便于机器学习或实现其他应用，需要提取出语音信号中的特征，并对其进行分类。

本文将重点探讨语音信号的特征提取与分类研究。

一、语音信号的特征提取语音信号是一种时域信号，包含了大量的声音信息。

在对语音信号进行处理前，需要将其转化为数字信号，并从中提取出有用的特征。

下面介绍几种经典的语音信号特征提取方法。

1. 短时能量和短时平均幅值短时能量和短时平均幅值是语音信号最基本的特征之一。

它们可以反映语音信号的音量大小和能量密度分布。

具体方法是将语音信号分成若干小段，在每一小段内求出能量和幅值的平均值。

这种方法简单易行，但是对于含有大量噪声的语音信号效果不佳。

2. 过零率语音信号中能量与过零率相关联，因此，过零率可以反映信号中的频率成分。

过零率表示的是语音信号穿过0的次数。

在计算过零率时，需要将语音信号分成若干小段，计算每一小段内0的穿过次数，并求出平均值。

过零率在识别某些语音词汇时具有一定的作用。

3. 短时倒谱系数短时倒谱系数是一种基于滤波器的语音信号特征提取方法。

它的原理是将语音信号输入到一个数字滤波器中，输出的结果就是短时倒谱系数。

这种方法比较复杂，需要涉及数字滤波器的设计和使用，但是效果很好。

4. 线性预测系数线性预测系数是一种基于自回归模型的语音信号特征提取方法。

它的原理是将语音信号视为一个自回归信号，通过线性预测模型估计自回归系数。

这种方法需要对语音信号进行复杂的数学运算，但是可以提取出语音信号的主要频率成分。

二、语音信号的分类研究经过特征提取后，语音信号就可以被机器进行分类了。

分类的目的是通过对语音信号的特征进行分析，将语音信号划分到不同的类别中，以便于机器进行语音识别或其他应用。

1. 基于深度学习的语音信号分类深度学习是近年来非常流行的一种机器学习方法，其在语音识别领域中也取得了一定的成果。

语音识别的特征提取方法

语音识别的特征提取方法语音识别技术是指通过计算机技术将人的语音信息转化为可识别和理解的文本或指令的过程。

而在实现语音识别的过程中，特征提取是其中至关重要的一步。

本文将介绍一些常用的语音识别特征提取方法。

1. 短时能量和过零率特征短时能量指的是在一段时间内短时信号的能量大小，它可以用来描述信号的音量大小。

过零率是信号穿过零点的次数，可以用来描述信号的频率特性。

短时能量和过零率特征可以用来区分不同音频信号的语音信息。

2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）MFCC被广泛应用于语音识别领域。

它首先将声音信号通过傅里叶变换转换为频域信号，然后将频域信号转换为梅尔倒谱系数。

MFCC特征具有良好的频率表示能力和语音识别性能。

3. 线性预测编码系数（LPC）LPC是一种常用的短时语音信号建模方法，通过对语音信号进行分帧处理，利用线性预测分析法得到线性预测滤波器的系数。

LPC特征可以表示语音信号中的共振特性，用于说明语音信号的声道特性。

4. 倒谱谱分析（LPCC）LPCC是在LPC基础上进一步改进的一种特征提取方法。

它通过对信号的小波包分解来提取倒谱系数，具有更好的频率表示能力和高分辨率。

5. 线性离散预测（LDA）LDA是一种经典的特征降维方法，被广泛应用于语音识别任务中。

它通过最大化类内散度和最小化类间散度的方式将高维特征映射到低维空间，以提高分类效果和减少计算复杂度。

6. 隐马尔科夫模型（HMM）HMM是一种概率模型，用于描述序列数据中的潜在状态和状态之间的转移关系。

在语音识别中，HMM被广泛用于建模语音的时域演化过程，同时结合上述特征提取方法，实现对语音信号的自动识别。

总结起来，语音识别的特征提取方法包括短时能量和过零率特征、MFCC、LPC、LPCC、LDA以及HMM等。

这些方法在实际应用中相互结合，共同构建一个准确、高效的语音识别系统。

随着深度学习等技术的发展，也出现了一些基于神经网络的特征提取方法，如深度神经网络和循环神经网络等。

声纹识别算法中的特征提取与模型选择

声纹识别算法中的特征提取与模型选择声纹识别是一种通过分析和识别人类语音对应的声纹特征，来识别说话人身份的技术。

特征提取和模型选择是声纹识别算法中两个关键的步骤。

本文将深入探讨声纹识别算法中的特征提取和模型选择方法，以及它们对声纹识别准确率的影响。

首先，声纹识别中的特征提取是将语音信号转化为可用于识别和比较的特征向量的过程。

常用的声纹特征提取方法有短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

短时能量是通过计算语音信号在不同时间段内的能量值来描述声音的强度。

过零率则是衡量语音信号在不同时间段内穿过零点的次数，用于描述语音信号的频率特征。

而MFCC则是一种将语音信号通过梅尔滤波器组进行分析，并把频率谱的对数均匀量化得到的特征向量。

这些特征提取方法能够有效地提取声音的时域和频域特征，用于声纹特征的表示和比较。

其次，模型选择是选择用于声纹识别的分类模型或识别模型的过程。

常用的声纹识别模型有高斯混合模型（GMM）、支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）等。

GMM模型是一种常见的统计模型，通过使用多个高斯概率密度函数来建模声纹特征的分布情况。

SVM模型则是一种基于监督学习的模型，通过构建一个合适的超平面来实现声纹的分类。

而DNN模型是一种基于神经网络的模型，通过多层神经元的连接和训练来学习和表示声纹特征。

这些模型在声纹识别中都有各自的特点和适用场景，选择合适的模型可以提高声纹识别的准确率和鲁棒性。

特征提取和模型选择对于声纹识别算法的准确率有着重要的影响。

首先，在特征提取方面，不同的特征提取方法会捕捉和表示不同维度的声纹特征，从而影响声纹识别的性能。

短时能量和过零率等基础特征提取方法对于局部的时域和频域特征有较好的表示能力，适合用于基于局部比较的声纹识别任务。

而MFCC等频谱特征提取方法则能够更好地表示声音的频域特征，适合用于基于频谱比较的声纹识别任务。

其次，在模型选择方面，不同的模型具有不同的复杂性和适应能力，从而影响声纹识别的性能。

语音识别技术中的特征提取

语音识别技术中的特征提取随着人工智能的快速发展，语音识别技术在日常生活中的应用越来越广泛。

而语音识别的核心技术之一就是特征提取，它是将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征的过程。

本文将重点讨论语音识别技术中的特征提取方法和其在实际应用中的作用。

一、语音信号的特点语音信号是一种时域信号，具有周期性、频率变化和非线性等特点。

在进行特征提取之前，我们需要先了解语音信号的基本特征。

1. 声音的频率特性：声音由多个频率的振动组成，我们可以通过频谱图来表示声音的频率特性。

频谱图可以将声音在不同频率上的振幅进行可视化，帮助我们分析声音的频率分布。

2. 语音的时域特性：声音的时域特性是指声音在时间上的变化规律。

声音通常由多个声音信号叠加而成，每个声音信号都有自己的幅度和相位。

通过分析声音信号的时域特性，我们可以了解声音的时长、音量和音调等信息。

二、特征提取方法在语音识别中，我们需要将语音信号转化为计算机可以处理的数字特征，以便进行后续的模式识别和分类。

常用的语音特征提取方法有以下几种：1. 基于时域的特征提取方法：时域特征提取方法主要是通过对语音信号进行时域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。

常用的时域特征包括：短时能量、过零率、自相关函数等。

这些特征可以反映语音信号的时长、音量和声音的周期性等特性。

2. 基于频域的特征提取方法：频域特征提取方法主要是通过对语音信号进行频域分析，从中提取出与语音识别相关的特征。

常用的频域特征包括：功率谱密度、倒谱系数、线性预测系数等。

这些特征可以反映语音信号的频率分布和共振峰等特性。

3. 基于声学模型的特征提取方法：声学模型是一种建立语音信号与语音特征之间映射关系的数学模型。

通过对语音信号进行声学建模，我们可以得到与语音识别相关的特征。

常用的声学模型包括：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）等。

这些模型可以帮助我们理解语音信号的生成过程，并提取出与语音识别相关的特征。

语音识别技术中的特征提取

语音识别技术中的特征提取特征提取是语音识别技术中的重要环节。

它通过对语音信号进行分析和处理，提取出能够表征语音特征的参数，为后续的语音识别任务提供基础。

本文将从特征提取的定义、常用方法以及应用领域等方面进行阐述，以便读者对该技术有更深入的了解。

特征提取是将原始的语音信号转化为能够反映语音特征的数学表达的过程。

语音信号是一种时域信号，它在时间上呈现出连续且动态的特点。

为了能够对语音信号进行分析和处理，我们需要将其转化为一种更容易处理的形式，即特征向量。

特征向量能够准确地表征语音信号的频谱、能量、过零率等重要特征，为后续的语音识别任务提供重要的信息。

在特征提取的过程中，常用的方法包括短时能量、过零率、Mel频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。

其中，MFCC是最为常用的特征提取方法之一。

它通过将语音信号转化为频域上的梅尔倒谱系数，能够更好地表征人耳对声音的感知特性。

另外，LPC 方法则是通过线性预测模型对语音信号进行建模，进而提取出线性预测系数。

特征提取在语音识别领域有着广泛的应用。

首先，它是语音识别系统中的核心环节。

通过提取语音信号的特征，能够减少数据的维度，降低计算复杂度，提高系统的识别准确率。

其次，特征提取也被广泛应用于语音合成、语音转换等相关领域。

通过提取语音信号的特征，能够实现对语音的分析、合成和转换，进一步拓展了语音技术的应用范围。

除了在语音识别领域，特征提取也被应用于其他领域。

例如，音乐信息检索领域，通过提取音频信号的特征，能够实现对音乐的分类、推荐等任务。

此外，特征提取还被应用于语音情感识别、语音指纹识别等领域，为人机交互、智能音箱等应用提供技术支持。

总结起来，特征提取在语音识别技术中起着重要的作用。

通过对语音信号进行分析和处理，能够提取出能够反映语音特征的参数，为后续的语音识别任务提供基础。

在实际应用中，特征提取不仅在语音识别领域有着广泛的应用，还在音乐信息检索、语音情感识别等领域发挥着重要作用。

音频特征提取及其在声音分类中的应用

音频特征提取及其在声音分类中的应用随着计算机技术不断的发展，声音信号处理这一领域也得到了很大的发展。

声音分类是声音信号处理的一个重要应用，它可以应用在很多领域，比如语音识别、音乐识别、环境监控等等。

而在声音分类的过程中，音频特征提取是一个非常关键的步骤。

音频特征提取是指从一个音频信号中提取出一些可以代表其特征的数值。

这些数值可以用来描述声音信号的某些方面，比如说频率、能量、时域波形等等。

在声音分类中，合适的音频特征提取可以让机器更好地理解声音信号的特征，从而达到更好的分类效果。

下面介绍一些常见的音频特征提取方法。

1. MFCCMFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是一种比较常见的音频特征提取算法。

它模拟了人耳对声音的感知方式，并将音频信号转换为一组特征向量。

MFCC把声音信号拆分成短时间的小块，然后对每个小块进行特征提取。

MFCC 提取的特征包括梅尔频率倒谱系数、包络线、能量以及一些统计量等等。

2. 频域特征除了MFCC，另外一个常见的音频特征提取方法是频域特征。

频域特征是通过对声音信号做快速傅里叶变换（FFT）后，得到的能量谱密度函数或功率谱密度函数等特征。

常见的频域特征包括谱平均值、谱方差、峰值、谱质心等等。

3. 时域特征时域特征是指直接从原始音频信号中提取的特征。

常见的时域特征包括长时平均能量、短时平均能量、过零率等等。

这些特征可以描述声音信号在时间上的变化情况，对分类具有一定的指导意义。

以上是几种比较常见的音频特征提取方法，当然还有其他一些特征提取方法，比如时频特征、小波变换等等。

在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的特征提取算法。

为了更好地说明音频特征提取的应用，下面以语音识别为例。

在语音识别中，常见的做法是将音频信号拆分成小块，对每个小块进行MFCC特征提取，然后将提取到的特征向量输入到模型进行训练。

模型通常采用深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）等方法，用于分类识别。

声学信号的特征提取与分析算法

声学信号的特征提取与分析算法声学信号是指通过声波传播而产生的信号，它在我们日常生活中无处不在，如语音、音乐、环境声等。

对声学信号的特征提取与分析是一项重要的研究课题，它可以帮助我们理解声学信号的本质，从而应用于语音识别、音乐分析、环境声场建模等领域。

一、声学信号的特征提取声学信号的特征提取是指从原始声学信号中提取出能够反映信号特性的参数。

常见的声学信号特征包括时域特征和频域特征。

时域特征是指对声学信号在时间上的变化进行分析，常用的时域特征包括短时能量、过零率和短时自相关函数等。

短时能量反映了信号的能量大小，过零率表示信号波形穿过零点的次数，短时自相关函数描述了信号在不同时间延迟下的相似性。

频域特征是指对声学信号在频率上的变化进行分析，常用的频域特征包括功率谱密度、频谱包络和谱熵等。

功率谱密度表示信号在不同频率上的能量分布，频谱包络描述了信号频谱的整体形状，谱熵反映了信号频谱的复杂程度。

二、声学信号的特征分析算法声学信号的特征分析算法是指通过对声学信号的特征进行提取和分析，来揭示信号的内在规律和特点。

常用的声学信号特征分析算法包括时域分析和频域分析。

时域分析是指对声学信号在时间上的变化进行分析，常用的时域分析算法包括自相关函数法、短时傅里叶变换法和小波变换法等。

自相关函数法可以用来计算信号的过零率和短时自相关函数，短时傅里叶变换法可以将信号从时域转换到频域，并提取出频率信息，小波变换法可以对信号进行多尺度分析。

频域分析是指对声学信号在频率上的变化进行分析，常用的频域分析算法包括傅里叶变换法、功率谱估计法和谱减法等。

傅里叶变换法可以将信号从时域转换到频域，并提取出频率成分，功率谱估计法可以计算信号的功率谱密度，谱减法可以通过减去噪声谱来增强信号的清晰度。

三、声学信号特征提取与分析的应用声学信号的特征提取与分析在许多领域都有广泛的应用。

在语音识别领域，通过提取语音信号的特征参数，可以将语音信号转化为数字特征向量，用于识别不同的语音单元。

音频信号的特征提取与识别技术研究

音频信号的特征提取与识别技术研究在现代数字化社会中，音频信号的应用越来越广泛，例如语音识别、音乐分类、智能家居语音交互等领域。

而音频信号的特征提取与识别技术则是实现这些应用的核心基础。

本文将介绍音频信号的特征提取与识别技术的研究现状，包括常用的特征提取算法、分类器设计、以及相关应用领域的案例分析。

一、音频信号的基本特征在进行音频信号的特征提取之前，我们需要了解音频信号的基本特征。

音频信号通常被表示为时域波形，即在一段时间内声源产生的声波振动状态。

而在数字化后，则可以表示为一系列采样点的数值。

要从中提取有用的特征，需要考虑以下几个方面：1.语音特征：音频信号是语音或其他声音的传播方式，因此需要考虑语音的基本特征，例如声调、语速、音高、语调等。

2.频谱特征：音频信号可以分解为频域信号，即通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，从中提取振幅、相位等参数。

3.时域特征：时域特征包括信号的幅度、波形、持续时间、相邻采样点之间的时差等。

4.能量特征：能量特征是指信号在一段时间内的功率和能量分布。

二、音频信号的特征提取算法针对上述特征，研究者提出了多种音频信号的特征提取算法，以下是几种常见的方法：1.短时傅里叶变换：对于一段时域信号，可以将其分解为若干个长度相等的时段（也称为时间窗口），然后对每个时段进行傅里叶变换，得到该时段的频谱。

将每个时段得到的频谱按照时间顺序排列，即可得到整段音频信号的时频谱图。

这种方法可以提取信号在时间和频率上的变化。

2.梅尔倒谱系数：将频谱按照人类听觉特性进行转换，即更注重人们对不同频率的感知能力。

通过梅尔倒谱系数，可以有效地提取语音的基本特征，例如音高、发音位置等。

3.小波变换：通过对时间域信号进行小波分析，可以获取更多的时域和频域特征，例如信号的瞬时频率、包络线等。

三、分类器的设计与优化在进行特征提取之后，需要将其输入到分类器中进行判断和识别。

常见的分类器包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。

仓储物害虫声音识别研究中的Madaline神经网降噪

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Ｍａａｎ（ｄｌｅ多个Ａａｉｅ神经网是一个异联想ｉｄｌ）ｎ的有教师的两层或多层前馈网．的输出层含有它多个处理单元ａａｎ与感知器结构相同，功Ｍｄｌｅｉ其能也是实现对样本的异联想聚类输出．同之处不在于其几何结构不同．知器是通过调节超平面感为基础，ｄｌｅ是通过计算所需（确）出与Ｍａａｎｉ正输实际输出之间的均方误差最小为基础０．
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郑州工程学院学报

第２３卷
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声，完整的保留仓虫声音信号，而为仓虫声音特征的提取及分类打下了良好的基础．较从
文章编号：６１６９２０）１０３— ３１７ —１２（０２０ —０３０

音频信号特征提取及应用研究

音频信号特征提取及应用研究一、音频信号特征介绍音频信号是指人耳能够感知的声音信号。

音频信号与电信号不同，其特征是时间和频率的连续变化。

音频信号的频率可分为低频、中频和高频三类，一般人耳能够感受到的频率范围为20Hz ~ 20kHz。

音频信号的特征可以通过信号处理技术进行提取，进而实现音频信息的分析与应用。

二、音频信号特征的提取音频信号特征提取是指通过某种算法或方法，从音频信号中提取出一些具有代表性和区别性的特征向量，以方便对音频信号进行分类、识别和检索。

1.时域特征时域特征是指音频信号在时间域上的变化情况。

通常包括以下几项：(1) 峰值和均值：用来衡量音频信号的振幅大小。

(2) 波形图：反映峰峰值、波形的周期、上升/下降时间等，可以通过波形相似度进行音频识别。

(3) 自相关函数：利用信号与其自身的相关性分析音频的周期或周期性信号。

(4) 短时能量和短时过零率：用来反映音频信号短时间内的各种特征，例如是否存在语音、音乐、噪声等。

2.频域特征频域特征是指音频信号在频率域上的变化情况。

通常包括以下几项：(1) 声谱图：用FFT（快速傅里叶变换）将时域信号变换为频域信号，反映信号频率增减和强度大小。

(2) 谱包络：指声谱图中每一帧中最强频率的衰减曲线，可以用于语音信号的辨识。

(3) 带通滤波器组：将信号在一定频率范围内压缩，利用滤波器相应的系数可以进行语音信号的建模。

3.其他特征除以上两种特征之外，还有以MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）为代表的一系列特征，MFCC从人耳听觉模型出发选择10 ~ 13个最重要的子带，并提取每个子带的时域、频域、声音感知特征等组成向量。

三、音频信号特征在应用中的研究音频信号特征在不同的应用场景中有着不同的研究方法和应用领域。

1.音频数据挖掘对于海量音频数据，可以利用信号处理和机器学习算法对音频数据进行分类、聚类、检索和挖掘等。

声纹识别中的声纹特征提取与匹配算法研究

声纹识别中的声纹特征提取与匹配算法研究声纹识别是一种利用人的语音特征进行个体鉴别的生物特征识别技术。

它通过分析人的语音信号，并提取其中的声纹特征，将声纹特征与已知的声纹模型进行匹配，从而实现对个体的识别。

在声纹识别技术中，声纹特征的提取和匹配算法起着关键的作用。

本文将对声纹识别中声纹特征提取与匹配算法的研究进行探讨。

1. 声纹特征提取算法声纹识别的核心任务是从语音信号中提取有效的特征，以实现对个体的识别。

常用的声纹特征提取算法包括基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）和高阶倒谱系数（LPCC）的方法。

1.1 基于MFCC的声纹特征提取梅尔频率倒谱系数是一种常用的声音特征提取方法，在声纹识别中得到了广泛应用。

该方法首先将语音信号分帧，并对每一帧进行离散傅立叶变换（DFT）以获取频谱信息，然后利用梅尔滤波器组将频谱转换为梅尔频率谱图。

最后，对梅尔频率谱图进行离散余弦变换（DCT）并取前几个系数作为声纹特征。

1.2 基于LPC的声纹特征提取线性预测编码是一种基于线性滤波的声音特征提取方法。

该方法通过对语音信号进行自回归建模，将语音信号表示为预测残差和滤波器系数的线性组合。

在声纹识别中，LPC算法可以提取语音信号的线性频谱包络，从中提取出能够反映个体身份特征的声纹特征。

1.3 基于LPCC的声纹特征提取高阶倒谱系数是对梅尔频率倒谱系数的改进，引入高阶的梅尔倒谱系数可以更全面地描述语音信号的频谱特性。

LPCC算法在声纹识别中可以提取出更加丰富的声纹特征，具有更好的识别性能。

2. 声纹特征匹配算法声纹特征的提取只是声纹识别过程的一部分，特征提取后需要进行特征匹配，以确定个体身份。

常用的声纹特征匹配算法包括最近邻（NN）算法、高斯混合模型（GMM）算法和支持向量机（SVM）算法。

2.1 最近邻算法最近邻算法是最简单的声纹特征匹配方法之一，它将待识别的声纹特征与已知的声纹模型中的特征进行比较，选择最相似的声纹模型作为识别结果。

储粮害虫防治技术：害虫的检测

第三节害虫的检测害虫检测可以及时掌握储藏物中害虫发生的种类、密度、分布、危害情况等，根据这些信息再结合害虫的生物学和生态学特性及环境条件，预测害虫的发展趋势，从而为防治决策提供科学的依据。

目前较常用的害虫检测方法有直观检查、扦样检查、诱集检查等方法。

一、直观检查法直观检查法是用感官在现场检查害虫的方法，是一种最直观、简便但很粗放的方法。

检查时用眼睛观察粮堆表面、仓壁、仓顶或包装粮垛的外部，注意是否有害虫活动的迹象，如有无害虫飞舞和爬行；有无虫蚀粮粒及害虫取食的粉末；有无蛾类幼虫的丝茧、结网、虫尸、虫蜕、虫粪等；并可撒粮粒击动粮面，观察有无蛾类成虫飞翔。

储藏物害虫大多有趋温性，检查时应根据季节及储藏物温度的变化，重点检查温度比较高的部位。

在自然条件下，天敌常常伴随着害虫的发生而出现。

因此害虫的天敌可作为一种指示性动物在害虫检查中加以利用。

如在储藏环境中发现有米象小蜂，则可以断定有象虫类害虫的发生；如果发现有麦蛾茧蜂存在，则表明储藏物中发生了蛾类害虫。

因此，在害虫直观检查中，除了观察害虫的活动情况外，还要注意观察储藏物的表面、周围、仓壁特别是窗台等处是否有天敌的活动。

直观检查仅是一种初步的检查方法，它很难准确地判定害虫的种类、密度等，所以只能作为一种辅助的检查手段。

二、取样检查法取样检查法是扦取一定的储藏物代表样品，然后检查样品中害虫的种类和密度，从而推断整个储藏物中害虫的发生状况的方法。

该方法是较准确和客观的一种检查方法，它受环境因素影响较小，是目前国家粮食仓储部门规定的标准检查方法。

在取样过程中，害虫完全处于被动状态，无论是哪一种害虫、任何虫期或其是否处于运动状态，都会连同粮样被取出。

但这种方法工作量较大，同时由于检查人员的技术水平（如识别害虫种类的能力）限制，有时可能会影响检查结果的准确性。

取样检查包括样品的扦取和害虫的检查两个方面。

（一）取样方法1.散装粮堆的取样对于平房仓，粮堆而积在100㎡以内的，设5个取样点；101~500㎡，设10个取样点；500 ㎡以上，设15个取样点。

声音信号特征参数的分析和提取方法

声音信号特征参数的分析和提取方法作者：田雪阳杨宇刘子寒李渊来源：《价值工程》2017年第21期LI Yuan（上海电机学院，上海 201306）（Shanghai Dianji University，Shanghai 201306，China）摘要：在基于虚拟仪器LabVIEW的环境中，通过与MATLAB相结合设计一个语音识别登陆系统，对电脑声卡采集到的语音信号进行处理分析，提取声音的特征参数Mel倒谱系数并保存，然后通过矢量量化的模式匹配来进行身份确认。

Abstract： The whole study is based on virtual instrument LabVIEW with the combination of MATLAB. This system processes and analyzes the voice signal collected by computer’s sound card，then extracts the signal’s characteristic param eters MFCC and save them in the computer. The parameters are designed through VQ algorithma to identify speaker.关键词：语音识别；LabVIEW；MATLAB；Mel倒谱系数；矢量量化算法Key words： speech recognition；LabVIEW；MATLAB；MFCC；VQ algorithm中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）21-0203-031 语音识别模型语音识别系统是建立在一定的硬件平台和操作系统之上的一套应用软件系统。

语音识别一般分两个步骤，第一步是训练阶段，是建立识别基本单元的声学模型以及进行文法分析的语言模型等；第二步是语音识别阶段，根据实际情况的要求采用一种语音识别的算法，采用语音分析方法分析出这种识别方法所要求的语音特征参数，按照一定的准则和测度与系统模型进行比较，通过判决得出识别结果。

语音识别中的声音特征提取技术使用教程

语音识别中的声音特征提取技术使用教程语音识别技术是指通过计算机对人的语音进行转化和识别的过程。

而声音特征提取技术则是语音识别过程中最为关键的一步，它能将语音信号转化为一系列用于表示和区分语音的特征参数。

本文将介绍语音识别中常用的声音特征提取技术，并给出使用教程。

一、声音特征提取技术的基本概念声音特征提取是指从语音信号中提取出具有代表性的特征参数，用于语音识别系统中的模式匹配和分类。

声音特征提取技术主要包括时域分析、频域分析和倒谱分析。

1. 时域分析：时域分析是对语音信号在时间上的变化进行分析。

常用的时域特征包括短时能量、过零率等。

- 短时能量反映了语音信号在短时间内的能量变化，可以通过计算语音信号在一段时间内的平方和来得到。

- 过零率指的是语音信号穿过零点的频率，用于表示语音信号的边界、浊音与清音的切换等信息。

2. 频域分析：频域分析是对语音信号在频率上的变化进行分析。

常用的频域特征包括短时傅里叶变换（STFT）和Mel频率倒谱系数（MFCC）等。

- STFT可以将语音信号从时域转换到频域，得到语音信号的频谱特征。

常用的频谱特征包括短时功率谱、梅尔频率倒谱系数等。

- MFCC是目前应用最广泛的声音特征提取方法之一，它是一种将声音信号转换为频谱特征的技术。

3. 倒谱分析：倒谱分析是指将语音信号的频谱包络提取出来，并进行进一步的处理。

常用的倒谱特征包括倒谱系数、倒谱包络等。

二、使用教程1. 使用Python实现声音特征提取Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它提供了丰富的音频处理库。

以下是使用Python实现声音特征提取的简单教程：首先，我们需要安装一些Python库，如Librosa、NumPy和Matplotlib。

可以通过以下命令进行安装：```pip install librosa numpy matplotlib```然后，我们可以通过以下代码实现声音特征提取：```pythonimport librosaimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 读取音频文件audio_path = 'path_to_audio_file.wav'signal, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)# 提取MFCC特征mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13)# 可视化MFCC特征plt.figure(figsize=(10, 4))librosa.display.specshow(mfccs, x_axis='time')plt.colorbar()plt.title('MFCC')plt.tight_layout()plt.show()```2. 使用开源工具进行声音特征提取除了自己实现声音特征提取的代码，还可以使用一些开源工具来简化这个过程。

音频信号处理中的特征提取与语音识别算法综述

音频信号处理中的特征提取与语音识别算法综述音频信号处理是指对音频信号进行采样、分析和处理的过程，其在语音识别和音频信号分析等领域中起到关键作用。

特征提取是音频信号处理的重要组成部分，用于从音频信号中提取出表征语音内容的有效特征。

本文将对音频信号处理中的特征提取与语音识别算法进行综述。

在音频信号处理中，首先需要对音频信号进行预处理，包括去噪、降噪和语音活动检测等。

然后，通过特征提取将音频信号转化为对应的特征表示，常用的特征包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。

短时能量是一种衡量音频信号强度的特征，在语音识别中常用于语音活动检测和语音端点检测。

过零率是一种衡量音频信号频率变化的特征，通过计算音频信号在短时间内穿过零点的次数来反映信号的频率变动。

MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它通过模拟人耳听觉特性，提取出对语音内容辨识度高的特征。

其主要流程包括梅尔滤波器组、离散余弦变换（DCT）和能量归一化等步骤，将音频信号转化为一系列梅尔频率倒谱系数。

在音频特征提取之后，通常采用机器学习方法进行声学模型的训练和语音识别模型的构建。

常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。

HMM基于声学模型的序列建模，用于描述语音信号的时序结构。

DNN则作为一种前馈神经网络，通过多层隐藏层的连接和权重调整，实现对语音特征的映射和分类。

最后，在语音识别中，常用的解码算法包括维特比算法和基于语言模型的识别算法。

维特比算法通过动态规划的方法，搜索最优路径，找到最可能的语音识别结果。

基于语言模型的识别算法则通过对高频词组和语法规则的建模，提高对识别结果的准确性。

综上所述，音频信号处理中的特征提取与语音识别算法是实现语音识别的关键步骤。

特征提取通过提取音频信号中的有效信息，将其转化为适合机器学习方法处理的特征表示。

而语音识别算法则通过声学模型的训练和解码算法的应用，实现对音频信号的语音内容识别。

声音数据的特征提取及其在噪声分类中的应用

声音数据的特征提取及其在噪声分类中的应用一、声音数据特征提取的概念与方法声音数据是指由声波引起的机械波动，在人类生活中扮演着重要角色。

声音数据具有很高的信息含量，可用于人类语言交流、音乐欣赏、环境监测、医疗诊断等领域。

因此，声音数据特征提取是指从一段声音数据中选取有意义、有用的特征，以进行声音信号的分类、识别和分析等操作。

声音数据特征提取的常用方法包括时间域特征、频域特征和时频域特征三种。

1、时间域特征时间域特征是指从原始声音信号中提取的数值特征。

时间域特征包括时长、最大值、最小值、平均值、方差、能量、均方根、过零率、自相关函数等。

这些特征用于对声音的周期性、稳定性、能量分布、过零频率等方面进行描述和研究。

例如，过零率可以用来区分类似于口哨声等高频噪声和人声等低频噪声。

时间域特征的优点是容易计算，但一些细节特征无法很好地表达。

2、频域特征频域特征是通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号（即频谱），从而提取频率、振幅、相位等数值特征。

常用的频域特征包括功率谱、功率密度谱、频率熵、频谱斜率、频谱峰值等。

频域特征在音频处理和音乐信息检索等领域有广泛应用。

例如，功率谱可以用来表示音频信号的频率强度，进而用于水声信号分析和识别。

3、时频域特征时频域特征是指将时间域和频域特征相结合，即将原始声音信号分解为时间-频率分布矩阵。

通过时频域特征可以获得更加全面、准确的声音信号特征信息。

常见的时频域特征包括小波变换、光谱熵、短时傅里叶变换等。

时频域特征在语音识别、人声情感识别、交通噪声检测等领域有广泛应用。

二、噪声分类中声音数据特征提取的应用声音数据特征提取在噪声分类领域中有着重要的应用。

噪声分类是指通过声音数据特征提取和分析，将各种噪声分成不同类别。

常见的噪声分类包括机械噪声、电子噪声、环境噪声等。

噪声分类的实现可以用于改善环境噪声、优化音频播放和通讯质量、提高工作效率等方面。

对于噪声分类的声音数据特征提取，时间域特征、频域特征和时频域特征均起到了重要作用。

声学信号识别与分类技术综述

声学信号识别与分类技术综述声学信号识别与分类技术是一门研究如何从声音中提取有用信息并进行分类的学科。

随着科技的发展和应用领域的不断扩大，声学信号识别与分类技术在语音识别、音乐分类、环境监测等方面发挥着重要作用。

本文将综述声学信号识别与分类技术的研究进展和应用领域。

一、声学信号的特征提取声学信号的特征提取是声学信号识别与分类技术的关键步骤。

常用的特征提取方法有时域特征、频域特征和时频域特征。

其中，时域特征包括短时能量、过零率等；频域特征包括功率谱、频谱包络等；时频域特征则是时域特征和频域特征的结合，常用的方法有小波变换和Mel频率倒谱系数。

二、声学信号识别与分类算法声学信号识别与分类算法是实现声学信号识别与分类的关键技术。

常用的算法有支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习等。

SVM是一种常用的二分类算法，可以通过构造合适的核函数实现多分类。

HMM是一种基于状态转移的模型，常用于语音识别和音乐分类。

深度学习是近年来兴起的一种基于神经网络的方法，通过多层次的特征表示和学习，可以有效地提取声学信号的高级特征。

三、声学信号识别与分类应用声学信号识别与分类技术在许多领域都有广泛的应用。

在语音识别方面，声学信号识别与分类技术可以实现语音转换、语音合成和语音识别等功能。

在音乐分类方面，声学信号识别与分类技术可以根据音乐的特征对其进行分类，实现自动化的音乐推荐和音乐检索。

在环境监测方面，声学信号识别与分类技术可以对环境中的声音进行识别和分类，实现噪声监测和声音事件检测等功能。

四、声学信号识别与分类技术的挑战声学信号识别与分类技术在实际应用中还面临一些挑战。

首先，声学信号的特征提取需要考虑到信号的时变性和非线性特性，提取出具有区分度的特征。

其次，声学信号的识别和分类算法需要具备较高的准确性和鲁棒性，能够处理不同噪声环境下的声音。

此外，声学信号的识别和分类技术在大数据环境下的实时性也是一个挑战。

综上所述，声学信号识别与分类技术是一门重要的研究领域，其在语音识别、音乐分类、环境监测等方面的应用前景广阔。

特征提取的基本原理(六)

特征提取的基本原理特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征，这些特征可以用来描述和区分不同的对象或现象。

在各种领域的数据分析和模式识别中，特征提取是一个非常重要的环节，它直接影响着后续处理和分析的结果。

一、特征提取的定义特征提取是指从原始数据中提取出对所研究对象有代表性的信息，以便更好地描述和区分不同的对象。

这些信息通常是数值型或者是一种能够量化的描述，如颜色、形状、纹理等。

在计算机视觉、模式识别、信号处理等领域，特征提取是一项基础性工作，它可以用来描述图像、声音、文本等数据，并且能够帮助我们更好地理解和处理这些数据。

二、特征提取的基本原理在进行特征提取时，通常会先对原始数据进行预处理，例如去噪、归一化等操作，以便更好地提取出有用的特征。

然后，针对不同类型的数据，可以采用不同的特征提取方法。

1. 图像数据的特征提取对于图像数据，常用的特征提取方法包括颜色特征、形状特征和纹理特征。

颜色特征可以通过统计图像中不同颜色的像素点的分布来提取，形状特征可以通过计算图像中对象的边界和轮廓来提取，纹理特征可以通过统计图像中像素点的灰度值和空间分布来提取。

这些特征能够帮助我们描述图像中不同的对象和区域，从而实现图像分割、目标识别等任务。

2. 声音数据的特征提取对于声音数据，常用的特征提取方法包括频谱特征、时域特征和声学特征。

频谱特征可以通过对声音信号进行傅里叶变换来提取，时域特征可以通过对声音信号进行时域分析来提取，声学特征可以通过对声音信号的音色、音高等进行分析来提取。

这些特征能够帮助我们描述声音的音色、音高、音量等信息，从而实现语音识别、音乐分类等任务。

3. 文本数据的特征提取对于文本数据，常用的特征提取方法包括词频特征、TF-IDF特征和词嵌入特征。

词频特征可以通过统计文本中不同词汇的出现次数来提取，TF-IDF特征可以通过计算文本中不同词汇的重要性来提取，词嵌入特征可以通过将文本中的词汇映射到低维向量空间来提取。

特征提取技术简介(五)

特征提取技术简介特征提取技术是一种在信号处理、图像处理、语音识别等领域中广泛应用的技术，它的作用是从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便于进一步的分析和处理。

在本文中，我们将介绍特征提取技术的基本原理、常用方法和应用领域。

一、特征提取的基本原理特征提取的基本原理是通过一系列数学方法将原始数据转化为具有代表性的特征向量。

这些特征向量可以准确地描述原始数据的特点，从而方便后续的分类、聚类和识别等任务。

在图像处理中，特征可以是像素的颜色、纹理等信息；在语音识别中，特征可以是声音的频谱、声音的强度等信息。

特征提取的目标是找到一个合适的映射函数，将原始数据映射到一个高维特征空间中，并且保留了原始数据的主要特征。

这个映射函数通常通过一系列的数学变换来实现，比如傅里叶变换、小波变换、主成分分析等。

二、常用的特征提取方法1. 傅里叶变换（Fourier Transform）傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它可以将信号分解为不同频率的成分。

在图像处理中，傅里叶变换可以将图像转换为频谱图，从而提取图像的频域特征。

2. 小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种时频域分析方法，它可以将信号分解为不同尺度和频率的成分。

小波变换在图像处理和语音识别中得到了广泛应用，它可以提取图像的纹理特征和语音的频谱特征。

3. 主成分分析（Principal Component Analysis）主成分分析是一种多变量统计分析方法，它可以将原始数据转换为一组互相不相关的主成分。

在图像处理和模式识别中，主成分分析可以提取出图像的主要特征，并且减少数据的维度。

4. 自编码器（Autoencoder）自编码器是一种无监督学习方法，它可以通过神经网络将原始数据映射到一个低维的特征空间。

自编码器在图像处理和语音识别中得到了广泛应用，它可以学习到数据的隐含特征，并且减少数据的维度。

三、特征提取技术的应用领域特征提取技术在各种领域中得到了广泛的应用，比如计算机视觉、模式识别、生物信息学等。

储粮害虫图像识别中的特征提取

作者自行研制的第三代粮虫取样装置的工作过程如下：利用负压将检测点的粮食吸入装置中；装置中的传送机构控制粮食样本（每个检测点 1 kg）单层传送；途经 CCD 摄像机视区时，实时地摄取粮虫样本的图像序列；采集卡将采集到的图像信号由 PCI 总线高速传送到微机内存。系统软件以 Windows 2000 为操作平台，以 VC++6.0 为开发工具，运用灰度数学形态学及自适应图像增强法提高粮虫样本图像的质量，利用相对熵阈值法提取最优阈值，将目标粮虫与背景粮粒区分开来，形成二值化图像，以利于后续的特征提取和识别[5]。图 2 为现场采集的一幅含有米象的灰度图像，按上述方法处理后得到的二值图像如图 3 所示。
（13）
式中 psvm —— z 折交叉验证训练模型的识别率；d — —
所选特征子集的特征个数；H — — 提取的粮虫原始特征的
个数。其中 z 折交叉验证是指将每类粮虫的训练样本集
分为 z 份，其中 z 1 份作为训练数据集，剩下的 1 份作
为验证数据集，循环 z 次后识别率的平均值即为 psvm ，
不变矩的范围在 1～10-12 之间，在实际应用中需要进
行如下修正： T1 1 ，
T2
2 ， T3

0.4 3
， T4

0.4 4
，
T5

0.4 5
， T6

0.4 6
，
T7

0.4 7
。
对于图 3 所示的米象的二值化图像，提取的 17 个形
态学特征依次为 749、0.003476、131、0.381278、1.823270、
构特征和颜色特征，如有无翅膀、头部大小、鞘翅形状