02.刘振宇-基于隐马尔可夫模型的猪咳嗽声音识别的研究

参参考考模模型型库库
模模式式匹匹配配
后后处处理理
。
麦克风把语音输入，经过预处理阶段，对信号进行降
噪，之后进行咳嗽声音的特征提取,将咳嗽声音与咳嗽
声音的参考模型库进行模式匹配 ，匹配后的结果，即
为识别是否为咳嗽声音。
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实现隐马尔科夫模型分析咳嗽
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五、咳嗽声音识别运行过程
建立猪咳嗽声音识别系统是基于VQ量化以及HMM模型，把 线性预测倒谱系数及其差分、MFCC系数及其差分作为声音 识别的特征参数。声道生理结构的差异通过线性预测倒谱 反映，然而MFCC反映的则是声音的听觉频率非线性特性
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经过梅尔倒谱滤波器变换的功率谱，分别是在采样点数为 128，256，512的功率谱，在图中红，蓝分布为功率谱密度, 可以发现采样点数越大,功率谱密度越清晰,其中红色部分为咳 嗽的声音功率谱密度。
Power Spectrum (M = 43, N = 128, frames = 7P50o)wer Spectrum (M = 85,入 分帧 加窗 预加重处理
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去 去噪 噪
LLPPCCCC及 及其 其差 差分 分或 或MMFFCCCC及 及其 其差 差分 分的 的提 提取 取
训 训练 练V VQ Q、 、H HM MM M模 模板 板
测 测试 试V VQ Q、 、H HM MM M模 模板 板
4000
50
4000
50
Frequency [Hz]
Frequency [Hz]
3000
0
3000
0
2000
-50 -100
2000
-50 -100
1000
-150
1000
-150
0
0
2
4
Time [s]
-200
Power Spectrum (M = 171, N = 512, frames = 187) 4000 50
将一部分咳嗽声音保存成wav的格式,放在一个文件夹中, 作为一个检测的数据库.然后对检测咳嗽声音实行识别,系 统给出提示是否为此猪咳嗽声音.此步测得的准确率可达 到87.5%.在另一个模块中,在猪场中实时的录取猪的咳嗽 声音作为模板,将美尔频率倒谱系数的特征参数提取,然后 进行咳嗽声音识别,即输入一段声音,看是否为猪咳嗽声.
谢谢 THANKS
的反映信号能量分布，左图中黄颜色的部分即为咳
嗽声,右图将咳嗽声的提取放大的效果。对数功率谱
可以具象地表明信号变更情况。
Power Spectrum unmodified 4000
Power Spectrum modified through Mel Cepstrum filter
20 5000
10000
山西农业大学 三、隐马尔科夫模型的分析处理
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声学模型训练
语音模型训练
语语音音训训练练数数据据、、噪噪声声数数 据据
声声学学模模型型
文文本本训训练练数数据据
语语音音模模型型//词词 典典
语语音音输输入入
预预处处理理与与数数学学 化化
特特征征提提取取
否 非 非法 法者 者
模 模式 式匹 匹配 配 匹 匹配 配成 成功 功？ ？
识 识别 别结 结果 果 结 结束 束
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咳嗽识别运行过程
声音信号的描述可以从三个方面来讲：音调、音色和音量； 反映到其物理学特性就是：频率、波形和振幅。就频率而 言，咳嗽又不同的类型诸如：嘶哑地咳嗽声、金属音调咳 嗽声、鸡鸣样咳嗽、咳嗽声音低微或无声，嘶哑的咳嗽声 对应着低频的声音，而金属音调咳嗽又是高频的声音信号。 所以我们通过分析咳嗽音频率的不同来判断是哪一种咳嗽。 同样的，不同的咳嗽音有着各自的音色，体现出了不同的 波形，我们可以将波形通过程序描述出来，后期再通过数 字图像学的方法进行处理和识别，来辅助我们对于咳嗽音 的检测。振幅决定声音信号的响度，前面有述，不同的咳 嗽音有着不一样的响度，我们可以将它作为一种识别特征 来区别声音信号。
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通过matlab仿真后，得出结论，下面的四幅图形将 语音信号的波形、频谱、幅值、相位显示出来，便 于对信号的各个特征要素有个直观清楚的认识。
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其中不同的颜色表示不同的频率对应的功率，直观
3500
18 4500
9000
Frequency [Hz] Number of Filter in Filter Bank
3000
4000
16
8000
14 3500
7000
2500
12 3000
6000
2000
10 2500
5000
8
1500
2000
4000
6
1500
3000
1000
4
1000
2000
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基于隐马尔可夫模型的 猪咳嗽声音识别的研究
武志强 山西农业大学工学院
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研究内容
一、研究意义 二、研究现状 三、隐马尔科夫模型的分析处理 四、实现隐马尔科夫模型分析咳嗽 五、结论
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一、研究意义
若猪的呼吸道或肺部有炎症，就会引 发猪咳嗽。由于在大型养猪场猪的饲养 密度大，饲养员进行咳嗽声音的识别存 在很大的干扰，故仅通过人工方式监测 进行猪咳嗽声音识别就显得相当困难,重 要的是呼吸道感染会引起猪之间的传染， 造成猪场的猪大面积的死亡，因此研究 一套咳嗽声音实时监测系统具有重要的 意义。
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五。结论
基于HMM算法以及VQ量化，在matlab软件的基础上，对咳 嗽声音进行识别处理，特别是动物猪的咳嗽进行识别。由 于咳嗽声音是属于语音中的一部分，所以采用响应速度快， 分类相对准确的语音识别系统，算法是使用HMM,MFCC,VQ， 具有综合性能好的特点。HMM既能描述声音信号的动态变 化，又能描述声音个性特征统计分布的统计模型.
500
2
500
1000
0
0
2
4
Time [s]
0
0
2
4
Time [s]
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根据临界带宽的划分，可将声音频率划分成一系列三角形 的滤波器序列，即Mel滤波 器组，取每个三角形的滤波器 频率带宽内所有信号幅度加权作为某个带通滤波器的输出， 然后对所有滤波器的输出作对数运算，进一步做离散余弦 变换(DCT)，即得到MFCC。通过Mel频率滤波器组得到的 Mel频谱，一般在Mel滤波器的选择中，Mel滤波器组都选 择三角形的滤波器。
算法程序分析主要是基于matlab来实现。 在matlab软件中主要是通过对数据的采集、 对信号的分析、信号的特征提取以及比对等步骤对咳嗽声 音进行分析。 ①程序运行说明 ②咳嗽声音识别流程 ③咳嗽识别运行过程
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程序运行说明
系统中的输入声音信号有两种方式输入：①由麦克风输入 并进行声卡数字化处理；②由录音笔录制声音信号再转入 PC机，然后再MATLAB程序中调用；之后，提取所需的线性 预测倒谱系数及其查分和梅尔倒谱系数及其差分作为特征 参数，最后进行VQ量化。
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3000
0
0
0
2
4
Time [s]
-200
Frequency [Hz]
2000
-50 -100
1000
-150
0
0
2
4
Time [s]
-200
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下面两幅图是声音信号的匹配，signal1为标准信号， signal2为待匹配信号，其中圈代表的是标准信号的 分布，叉代表的待匹配信号，他们的信号图分布基 本上吻合的。
将VQ量化与HMM识别相结合，选取LBG算法， 在进行码书设计、矢量量化的识别策略。 其中，VQ量化的声音识别能够高效地运用声音个性 特征的量化码本，对其各帧特性再特征空间中的分 布中心进行描述；HMM声音识别在描述声音信号的 动态特性的同时，又能描述声音个性特征的统计分布。
基 于
VQ 和
HMM 的 声 音 辨 认 系 统 流 程 图
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二、研究现状
刘红星等研究了基于共振峰和谐波能量的语音端 点检测方法，对于受非平稳复杂噪声影响的语音 信号适应性强；
石锐等研究的咳嗽音检测方法是基于高斯混合模 型，提高了系统的识别能力；
杨国清等探索了连续语音流中咳嗽信号的端点检 测方法，尽可能的减小了噪音和静音的影响。