基于保局判别投影的声目标特征提取算法
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。
雷达目标识别中的特征提取方法研究
雷达目标识别中的特征提取方法研究雷达目标识别是现代军事技术中非常重要的一项技术。
在军事作战中，快速、准确地识别目标是保证战斗胜利的重要保障。
而特征提取是实现雷达目标识别的关键技术之一。
本文将探讨雷达目标识别中的特征提取方法研究。
一、背景介绍雷达目标识别是通过雷达探测到目标的反射信号，来识别目标的种类、型号以及运动状态等信息。
而雷达目标的反射信号是受到目标物体的形状、大小、材料、方向等因素的影响。
不同种类的目标的反射信号具有不同的特征，因此，通过特征提取，可以有效地识别目标。
目前，针对雷达目标识别，有多种特征提取方法，如基于时频特征、基于极化特征、基于散射特征、基于光学特征等。
下面，将分别介绍这几种方法。
二、基于时频特征的特征提取方法时频分析是信号处理中一个重要的分析方法。
在雷达目标识别中，时频特征提取方法被广泛应用。
时频分析可以将信号在时域和频域上同时分析，找出信号瞬时频率随时间的变化规律，从而提取出时频特征。
常用的时频特征提取方法包括短时傅里叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布等。
其中，小波变换是一种基于多尺度分析的方法，可以提取出信号的时间-频率微观结构信息，具有较好的特征提取效果。
同时，小波变换可以通过选取不同的小波函数来适应不同种类的雷达目标。
三、基于极化特征的特征提取方法极化雷达是一种基于微波的雷达系统，利用极化信息来探测和区分不同雷达目标。
在极化雷达中，天线的发射和接收极化状态可以反映目标的极化特征。
基于极化特征的特征提取方法主要利用雷达信号在不同极化状态下的差异，提取出极化特征信息。
常用的极化特征包括极化反射系数、极化损耗、极化旋转、极化相位等。
通过分析不同极化特征之间的关系，可以识别目标的种类以及表面属性等信息。
四、基于散射特征的特征提取方法雷达信号在目标表面反射和散射时，会产生不同的散射特征。
基于这些散射特征，可以提取出目标的散射信息，从而识别目标。
常用的散射特征包括雷达散射截面、散射模型、相干散射矩阵等。
基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术
基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术遥感技术在海洋领域的应用日益广泛，尤其是在海洋航行、海上资源管理和海上安全等领域。
舰船目标检测及特征提取技术是遥感技术的一个重要应用领域，本文将重点介绍这一方面的研究进展，以及未来的发展趋势。
舰船目标检测及特征提取技术是指利用遥感图像中的舰船目标进行识别和分类，并获取船舶相关信息的技术。
传统的舰船目标检测方法主要基于像元或区域的特征提取和分类，其中最常用的是基于像元的检测方法。
但是，这种方法需要进行阈值选取和区域合并等操作，容易受到光照和噪声的影响，精度有限。
因此，近年来，基于深度学习的舰船目标检测方法受到了越来越多的关注。
深度学习是一种通过神经网络来实现特征自动提取和分类的方法，有着较高的准确性和强大的泛化能力。
在舰船目标检测中，深度学习方法主要基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行目标检测和特征提取。
基于CNN的舰船目标检测方法主要包括两个步骤：图像区域提取和目标分类。
其中图像区域提取方法主要有滑动窗口方法和区域建议方法。
滑动窗口方法是一种基于像素的全局搜索方法，将图像分为相同大小的正方形区域进行分类。
而区域建议方法则是根据预测目标在图像中的位置提出候选区域，然后对这些候选区域进行检测分类。
这两种方法都需要对图像进行多次块处理，计算量大，效率低。
但是，研究表明，通过引入卷积层、池化层、ReLU激活函数等来提高CNN的效率，可以有效地减少计算量和处理时间。
基于RNN的舰船目标检测方法则是针对序列数据的特点进行设计的，主要应用于视频或雷达数据的检测。
这种方法通过循环神经网络的结构来建立时间序列模型，从而提取数据的动态时间特征，进而进行目标检测和识别。
在应用中，RNN可以与CNN结合使用，形成CNN-RNN网络，以实现更好的检测效果。
总体而言，基于深度学习的舰船目标检测方法具有准确率高、泛化能力强、对目标的适应性好等优点，是目前研究的热点和趋势。
环境声学特征提取与声音识别算法研究
环境声学特征提取与声音识别算法研究近年来，随着科技的不断发展，环境声学特征提取与声音识别算法的研究受到了广泛关注。
环境声学特征提取是指从环境中获取的声音信号中提取出有用的特征信息，而声音识别算法则是通过对这些特征进行分析和处理，实现对声音的自动识别和分类。
环境声学特征提取是声音识别算法的基础，其目的是从复杂的声音信号中提取出能够反映声音特征的参数。
常见的环境声学特征包括声音的频谱特征、时域特征和频域特征等。
频谱特征是指声音信号在频域上的表现形式，可以通过傅里叶变换将声音信号转换为频谱图，进而提取出频谱特征。
时域特征是指声音信号在时间上的变化规律，可以通过短时能量、过零率等指标来表示。
频域特征是频谱特征的衍生，包括谱平坦度、谱质心等指标，可以进一步提取出声音的频域特性。
声音识别算法是基于环境声学特征提取的基础上进行的，其目的是对声音进行自动识别和分类。
常见的声音识别算法包括模式识别算法、机器学习算法和深度学习算法等。
模式识别算法是一种通过对声音信号进行特征提取和模式匹配来实现声音识别的方法。
机器学习算法是一种通过对大量声音样本进行训练，建立声音模型并进行分类的方法。
深度学习算法是一种基于神经网络的算法，通过多层次的神经网络结构，实现对声音信号的自动学习和识别。
环境声学特征提取与声音识别算法的研究在许多领域具有重要的应用价值。
在智能家居领域，通过对环境声音的识别和分析，可以实现对家居设备的智能控制。
例如，当识别到婴儿的哭声时，系统可以自动调节温度和湿度，保证婴儿的舒适度。
在智能交通领域，通过对城市交通声音的识别和分析，可以实现对交通流量和交通事故的实时监测。
例如，当识别到交通事故的声音时，系统可以自动向交警部门发送报警信息，提高交通安全性。
然而，环境声学特征提取与声音识别算法的研究仍面临一些挑战。
首先，声音信号的特征提取是一个复杂的过程，需要考虑到声音信号的时变性和非线性特性。
其次，声音信号的噪声干扰和多路径传播会影响声音识别的准确性。
声学特征提取方法及其在语音识别中的应用
声学特征提取方法及其在语音识别中的应用语音是人类最基本的交流方式之一，而语音识别技术则是将语音信号转化为可理解的文字信息的关键技术之一。
在语音识别中，声学特征提取是一个重要的步骤，它能够将语音信号中的有用信息提取出来，为后续的模式匹配和分类提供基础。
本文将介绍一些常用的声学特征提取方法，并探讨它们在语音识别中的应用。
一、时域特征提取方法时域特征提取方法是最早被应用于语音识别中的方法之一。
它通过对语音信号进行时域分析，提取出信号的振幅、频率和相位等信息。
其中最常用的方法是短时能量和过零率。
短时能量是指在一个短时窗口内，语音信号的能量大小。
通过计算不同时间窗口内的能量值，可以得到一个能量曲线。
在语音识别中，短时能量可以用来检测语音的起止点，从而分割语音信号。
过零率是指语音信号在一个短时窗口内穿过零点的次数。
通过计算不同时间窗口内的过零率，可以得到一个过零率曲线。
在语音识别中，过零率可以用来检测语音的边界，从而分割语音信号。
二、频域特征提取方法频域特征提取方法是一种基于频谱分析的方法。
它通过对语音信号进行频谱分析，提取出信号在不同频率上的能量分布。
其中最常用的方法是短时傅里叶变换（STFT）和梅尔频谱系数（MFCC）。
短时傅里叶变换是将语音信号从时域转换到频域的一种方法。
它将语音信号分成多个短时窗口，对每个窗口进行傅里叶变换，得到该窗口内的频谱信息。
通过将不同窗口的频谱信息拼接起来，可以得到整个语音信号的频谱信息。
梅尔频谱系数是一种基于人耳听觉特性的频域特征提取方法。
它通过将频谱信息转换成梅尔刻度，然后再进行离散余弦变换，得到一组梅尔频谱系数。
在语音识别中，MFCC被广泛应用于声学模型的训练和分类。
三、基于深度学习的声学特征提取方法近年来，深度学习在语音识别中取得了显著的成果。
深度学习可以通过建立多层的神经网络模型，自动地学习和提取语音信号中的有用特征。
其中最常用的方法是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
基于去相关邻域保持判别投影的声目标特征提取
１ 引 言
与传 统 的雷达 、光 电探测 相 比， 目标识 别 技 声 术具 有 隐蔽性 、全 天候 、低 成本 、低 功耗 、不 易 被 干扰 等 优 点 ， 得 到越 来 越 多 的重 视 …。利 用 声信 正
线性结 构的基础上， 过引入类别信息 ， 通 在增强局部类 内几何关系的同时最大化类 问距离， 提高 了其低维嵌入 的区分性 ； 通过
加入去相关限制， 使得其得到的特征向量具有统计不相关特性， 去除了冗余信息 。在 Ｓｎｌ ｅｓ Ｔ实验数据 和外场实际采集数据上的
实验结果表 明基 于去相关邻域保持 判别 投影的特征提取方法可 以更好的表征声 目标信号，识别的准确性和鲁棒性得到较大的
Ａ ｓｒｃ：Ａ ｎｗ ｍｅ ｏ ａ ｅ ｎｏｒｌ ｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｄ ｐｅｅｖ ｇ ｄｓｒ ｎ ｎ ｐｏｅｔ ｎ（ Ｎ Ｄ ）ｉ ｂ ｔａｔ ｅ ｔ ｄ ｃｌ ｄ ｕ ｅｒ ａ ｄ ｎｉ ｂ ｒ ｏ ｒｓｒｉ ｉ ｉ ａｔ ｒｊｃ ｏ ｓ Ｐ Ｐ ｓ ｈ ｌ ｅｔ ｇ ｈ ｎ ｃ ｍｉ ｉ Ｕ
ｃ ｎ ａ ｈｉｖｅｓｇ ｉ ｃ ｎ ｄ ｎ ｅ ｅ ｔｏ ｅ ｈ ｏ ｍ ｅ ｔ ｏ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｏ ｓｎ ｓ， ａ ｃ ｅ ｉｎ ｆ ａ ｔａ ｖａ ｃ ｍ ｎ ｖ ｒｔ ｅｆ ｒ ｒｍｅｈ ｄ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄｒ ｂｕ ｔ ｅ ｓ ｗｈｉｈ ｃ ｎ ｉ ｐ ｏ ｈ ｃ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｍ ｒ ｖｅｔｅ ａ ｏ ｓｉ ｃ ｔｒ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｙｓｅ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｆｅ ｔ ｅｙ ａ ｇ ｔ ｃ ｇ ｉｉｎ ｓ ｔｍ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅｅ ｆｃｉ ｌ ． ｒ ｍ ｖ Ｋ ｅ ｗ ｏ ｄ ：ａ ｏ ｓｉ ａ ｇ ｔ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ； ａ ｉｏ ｄ ｌａ ｎ ｎ ； ｙ ｒ ｓ ｃ ｕ ｔ ｔｒ ｅ ｃ ｇ ｉｉ ｃ ｒ ｏ ｍ ｎ ｆ ｌ ｒ ｉ ｇ ＮＰＰ； ｅ ＵＮ ＰＤＰ
基于局部投影算法的齿轮故障声信号特征提取
ｆｕｔ ｃｕｔ ｉ ａ ｂ ｅ ｎｌｃ ｒ ｅｔ ｅｍ ｔｏ ｒｐｓｄ ｔｒｕｈｔｅｅｐｒ ｅ ｔｏ ｔｅ ｂｔ ｃｉｇｏ ｆ ｔｒ ｓ ａ ａｌ ａｏｓ ｃｓ ｎ ａ ｄｏ ａ ｐｏ ｅｖ ｅ ｄｉ ｐｏｏｅ ， ｈｏｇ ｘｅｉ ｎ ｒｈ ｓ ａｔ ｆｅ ｕｅ ｉ ｌ ｉ ｇｌ ｓ ｏｌ ｊ ｉ ｈ ｓ ｈ ｍ ｆ ａ ｒ ｎ ａ ｇ ｎ
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维普资讯
Ｖｏ ９ Ｎｏ６ １１
２ ｏ ．２ ｏ ６ １
机械 研究 与应用
ＭＥ ＨＡ ＣＡ Ｅ Ｅ ＣＨ ＆ ＡＰ Ｌ Ｃ Ｔ ＯＮ Ｃ ＮＩ Ｌ Ｒ Ｓ ＡＲ Ｐ ＩＡ Ｉ
第１卷 第６ ９ 期 ２０ ０６年 １ ２月
基 于 局 部 投 影算 法 的齿 轮 故 障声 信 号 特 征 提 取
Ｇｅ ｒｆｕｔ ｉｇ ｏｉ ａｏ ｓ ｃｓ ｎ ｌ ｅｔ ｒ ｂ ｔａｔ ａｅ ｎｌｃｌ ｒｊｃｉｅｎ ｉ ｅ ｕ ｔ ｎ ａ ｌ ｄａ ｎ ｓ ｃｕ ｔ ｇ ａ ｆａｕ ｅａ ｓ ｃ ｂ ｓｄｏ ａ ｏｅｔ ｏｓ ｒｄ ｃｉ ａ ｓ ｉ ｉ ｒ ｏ ｐ ｖ ｅ ｏ
基于局部保持线性判别嵌入特征提取的光谱图像分类
有 效地避免 了因类 内 离散 度矩 阵奇异 导致 的 小样 本 问题 ， 具有 更好 的判 别性能 ， 更适合 于 分类 问题 。
高光谱数据的实验结果表明了该方法的有效性。
关 键 词： 特征 提取 ， 降维 ， 流 形 学习 ， 小样本 问题 ， 高光谱 图像分 类 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ ０ － ２ ７ ５ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ － ０ ３ ２ ３ － ０ ６ 是分类 。仅有少 数 流形学 习方 法考 虑类 内和类 间信
ｈ ｏ ｏ ｄ Ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎ ｇ Ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ，Ｎ Ｐ Ｅ） ¨ 引被 提 出 直 接处 理 新 的测试 采样 。但 由于它 们 的 目的主要 是保 留局
研究 者 已经 提 出了许 多方 法 以减轻 高 维和 小样 本 问
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题 的局部 保 持线 性判 别嵌 入 （ ｏｃ Ｌ ａ ｌ ｌ ｙ Ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｎ ｇ Ｌ ｉ ｎ － ｅ ａ ｒ Ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｉ ｍ ｉ ｎ ａ ｎ ｔ Ｅ ｍ ｂ ｅ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ， Ｌ Ｐ Ｌ Ｄ Ｅ ） 监 督 线 性 流形
语音识别中的特征提取技术研究
语音识别中的特征提取技术研究特征提取是语音识别领域中的重要技术之一，它将语音信号从时域转换到特征域，提取出能够表征语音信号的关键特征，以便于后续的模式识别和分类任务。
特征提取的质量对于语音识别系统的性能具有重要影响，因此研究如何提取高质量的特征一直是该领域的热点问题之一、本文将介绍目前常用的语音识别中的特征提取技术及其研究进展。
在语音识别领域，常用的特征提取技术包括MFCC（Mel频率倒谱系数）、PLP（感知线性预测系数）和FBANK（滤波器组特征）。
MFCC是最常用的语音特征提取方法之一，它首先对语音信号进行快速傅里叶变换，然后计算能量谱，再对能量谱进行梅尔滤波器组变换，最后取对数能量并进行倒谱变换得到MFCC特征。
PLP也是一种常用的特征提取方法，它采用包络线性预测方法来估计语音信号的谐波特性。
FBANK是一种基于滤波器组的特征提取方法，与MFCC类似，FBANK首先将语音信号通过一组滤波器，然后计算滤波器组的能量特征。
除了这些传统的特征提取技术，近年来，还出现了一些基于深度学习的特征提取方法，如DeepSpeech和E2E-ASR。
DeepSpeech是一种基于循环神经网络（RNN）的端到端语音识别系统，它直接从原始语音信号中提取出高层次的语音特征进行识别。
E2E-ASR是一种基于端到端自动语音识别（ASR）系统，它直接从原始音频信号中生成文本，不需要中间的特征提取和对齐步骤。
特征提取技术的研究主要包括特征维数、特征间相关性、特征选择和特征加权等方面。
特征维数是指特征向量的维度，通常，特征维数越高，能够表征语音信号的信息越丰富，但同时也会增加计算复杂度和存储开销。
特征间相关性是指不同特征之间的相关性，过高的相关性可能会导致特征冗余和信息丢失。
特征选择是指选择最优的特征子集，以减少特征维度和去除冗余特征，从而提高识别性能。
特征加权是指对不同特征进行适当的加权，以提高关键特征的重要性。
总结来说，特征提取是语音识别中的重要环节，不同的特征提取方法适用于不同的语音信号和识别任务。
声音特征提取与识别技术研究
声音特征提取与识别技术研究随着科技的发展，声音识别技术已经成为了一种重要的人工智能应用，如智能语音助手、声音安全监测等。
目前，声音特征提取与识别技术已经取得了重大的进展，为我们生活带来了巨大的便利。
声音特征提取是指从原始声音信号中提取出有用的信息，然后以特定的方式进行处理和分析。
通常，声音特征提取可以通过数学模型、机器学习算法和深度学习等方法来实现。
主要的声音特征包括音高、音色、响度和时长等，这些声音特征能够对语音进行分类、识别和理解，广泛应用于人机交互、智能安防和医疗等领域。
在声音识别技术中，语音识别和说话人识别是两个最常见的任务。
语音识别技术可将语音信号转换成文本形式，实现人机交互，说话人识别则是根据声音特征识别出说话人的身份信息。
这些应用中，准确的声音特征提取是保证识别准确率的关键，而机器学习和深度学习算法则能够提高识别率，使得声音识别技术更加智能化和可靠化。
从技术层面来说，声音识别技术的算法主要有基于高斯混合模型、支持向量机、深度信念网络和卷积神经网络等。
其中，深度学习算法如卷积神经网络在声音分类和识别任务中表现出了突出的性能，因其具有强大的表达能力和优秀的鲁棒性。
与传统的机器学习算法相比，深度学习算法需要更多的训练数据和更大的计算资源，但其能够实现更高的准确率和鲁棒性。
同时，声音特征的提取方式也影响着声音识别的准确性。
频谱包络和梅尔倒谱系数是最常见的两种声音特征提取方式。
前者是通过将频率分成若干个频段，并计算每个频段的信号能量来提取声音特征，后者则是通过将频带切换为梅尔频带，然后计算该频带的功率谱来提取声音特征。
此外，时域特征和谱域特征也是常用的声音特征提取方法，时域特征是指包括过零率、短时能量和短时平均过零率等基于时间的特征，而谱域特征则能够反映音频数据的频率和振幅等特征。
声音识别技术的应用前景非常广泛，可用于语音翻译、智能家居、智能医疗等多个领域。
以语音翻译技术为例，它能够实现多国语言之间的互译，即使是在噪声环境下也能够实现高效的翻译服务。
音频特征提取算法研究与实现
音频特征提取算法研究与实现近年来，随着数字音频在各个领域的广泛应用，音频特征提取算法的研究与实现成为一个备受关注的话题。
音频特征提取是将音频信号转化为一系列可用于分析、处理和识别的数学特征的过程，它在音频处理、音乐信息检索、语音识别等领域起着重要的作用。
在音频特征提取的研究中，频域特征和时域特征是最常用的两种方法。
频域特征基于傅里叶变换，将音频信号转化为不同频段的能量分布，常见的频域特征包括功率谱密度、频率谱和倒谱等。
时域特征则直接利用原始音频信号的波形信息，例如时间域波形、过零率和短时能量等。
在音频特征提取算法的研究与实现中，经典的算法包括短时傅里叶变换(STFT)、离散余弦变换(DCT)、自相关函数(RAF)等。
短时傅里叶变换是频域特征提取的一种常用方法，它将音频信号分段进行傅里叶变换，并得到每个时间段内不同频率的功率谱密度。
离散余弦变换则将音频信号转化为一组能量系数，而自相关函数则通过计算波形的自相关性来描述音频信号的频域特性。
除了传统的算法，近年来，基于深度学习的音频特征提取算法也取得了很多进展。
深度学习通过构建多层神经网络，可以自动地从大量数据中学习到特征表达，减少了传统特征工程的需求。
例如，卷积神经网络(CNN)在音频分类任务中广泛应用，它利用局部感受野和共享权重的思想，在时域或频域上提取音频特征。
循环神经网络(RNN)则能够建模音频信号的时序信息，用于音频识别等任务。
在音频特征提取算法的实现中，Python是一种广泛使用的编程语言，提供了许多开源的库和工具。
例如，Librosa是一个专门用于音频处理的Python库，它提供了丰富的音频特征提取函数和可视化工具。
另外，TensorFlow和PyTorch等深度学习框架也能够方便地实现音频特征提取算法。
然而，音频特征提取算法的研究与实现仍然面临一些挑战。
首先，由于音频信号的复杂性和多样性，很难找到一种通用的特征提取方法，而需要根据具体任务和数据特点来选择合适的算法。
基于信号处理的音频特征鉴别算法研究
基于信号处理的音频特征鉴别算法研究一、引言随着音频技术的日新月异，人们对于音频鉴别的需求逐渐增多。
传统的音频鉴别算法只能通过音频的基本属性来进行区分，无法满足现代社会的需求。
本文将介绍基于信号处理的音频特征鉴别算法的研究。
二、音频特征提取在进行音频鉴别前，需要先对音频进行特征提取，将音频转化成计算机可识别的形式。
常用的音频特征包括时域特征、频域特征和小波特征。
1.时域特征时域特征是通过对音频信号的波形进行分析来提取的。
时域特征包括幅值、能量、时长、平均值、方差、根均方值、过零率等。
其中幅值和能量是最基本的时域特征，它们反映了音频信号的强弱。
2.频域特征频域特征是通过对音频信号的频谱进行分析来提取的。
频域特征包括频谱形态、频谱密度、基音频率等。
其中频谱形态是很重要的特征之一，它反映了音频信号在不同频段上的分布情况。
3.小波特征小波特征是通过小波变换进行提取的。
小波变换是一种时间-频率分析的方法，可以将信号分解成不同频段的小波系数。
小波系数反映了信号在不同时间和频率上的变化情况。
三、鉴别算法在对音频进行特征提取后，需要通过鉴别算法来进行音频鉴别。
常用的音频鉴别算法有支持向量机、高斯混合模型、马尔可夫模型等。
1.支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，它可以对特征向量进行分类，并选择分类间隔最大的超平面作为决策边界。
支持向量机广泛应用于音频鉴别领域，包括说话人识别、音乐类型分类等。
2.高斯混合模型高斯混合模型是一种基于概率模型的分类算法，它可以将复杂的多维数据分解成多个单维的高斯分布。
高斯混合模型广泛应用于语音识别和说话人识别等领域。
3.马尔可夫模型马尔可夫模型是一种基于概率理论的序列建模算法，可以用于分类、识别和预测等领域。
在音频鉴别中，马尔可夫模型常用于语音识别和说话人识别等领域。
四、应用实例基于信号处理的音频特征鉴别算法在现代社会中得到了广泛应用。
以下是一些应用实例：1.说话人识别说话人识别是一种基于音频鉴别的应用，主要是通过对语音进行信号处理和特征提取，利用鉴别算法进行分类和识别。
基于局部保持投影和主元分析的语音情感识别
基于局部保持投影和主元分析的语音情感识别韩志艳;王健【摘要】为了提高情感识别的准确性,该文以语音信号为研究对象,提出了一种新型的语音情感识别方法.将局部保持投影算法(LPP)的思想融入到主元分析(PCA)的目标函数中,使得在原始变量空间投影到低维空间的过程中,不仅实现了整体方差的最大化,而且保持了局部近邻结构不变,有利于全局和局部特征的全面提取,克服了传统PCA方法只关注全局结构特征而忽略局部特征的缺陷.对比实验结果验证了该方法的可行性和有效性,实现了对喜悦、愤怒、悲伤、恐惧和中性5种人类基本情感的识别,研究成果将为情感识别提供新的研究方法,促进人机交互系统进一步深入发展.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)010【总页数】5页(P209-213)【关键词】语音信号;情感识别;局部保持投影;主元分析;特征提取;神经网络【作者】韩志艳;王健【作者单位】渤海大学工学院,锦州121000;渤海大学工学院,锦州121000【正文语种】中文随着信息技术的高速发展和人类对计算机的依赖性的不断增强, 人机的交互能力越来越受到研究者们的重视. 如何实现计算机的拟人化, 使其能够感知周围的环境和气氛以及对象的态度、情感等内容, 自适应地为对话对象提供最舒适的对话环境, 尽量消除操作者和机器之间的障碍, 已经成为下一代计算机发展的目标[1-5]. 斯坦福大学的Reeves和Nass的研究发现表明, 在人机交互中需要解决的问题实际上与人和人交流中的重要因素是一致的, 最关键的都是“情感智能”的能力, 计算机要能够更加主动地适应操作者的需要, 首先必须能够识别操作者的情感.语音作为人类交流的最重要媒介之一, 携带着丰富的情感信息. 因此我们可以考虑从语音信号中提取情感相关的特征来进行情感识别[6-7]. 1990年麻省理工大学多媒体实验室构造了一个“情感编辑器”对外界各种情感信号进行采样来识别各种情感, 并让机器对各种情感做出反应[8]. 中科院的颜永红[9]采用非均匀子带滤波器来挖掘对语音情感有益的信息, 加大了各类情感之间的鉴别性, 提高了情感识别的性能. 北京航空航天大学毛峡[10]通过用相关密度和分形维数作为情感特征参数来进行语音情感识别, 获得了较好的性能. 东南大学的邹采荣[11]提出了一种基于改进模糊矢量量化的语音情感识别方法, 有效地改善了现有模糊矢量量化方法的情感识别率. 东南大学的赵力等[12]通过采用全局与时序结构特征并用的方法进行了语音情感识别. Attabi等[13]将锚模型的思想应用到了语音情感识别中, 改进了识别系统的性能. Zheng等[14]通过对传统的最小二乘回归算法进行改进, 提出了不完稀疏最小二乘回归算法, 能同时对标记和未标记语音数据进行情感识别. Mao等[15]通过使用卷积神经网络来选择对情感有显著影响的特征. 但上述方法还存在较多局限性, 尤其是情感识别设备可能会应用在各种环境中, 所以就要求系统具有较强的鲁棒性.PCA是一种将多个相关变量转化为少数几个相互独立变量的有效分析方法, 它不依赖于过程机理, 只需通过过程数据的信息进行统计建模, 即可实现以较少维数的数据描述对象的主要特征[16]. 然而, PCA方法只能发现数据的全局欧几里德结构特征, 而忽略了数据的局部结构特征. 最近, 大量研究表明[17-19], 流形学习能够有效地发现隐含在高维数据集中的低维特征, 对局部结构特征具有较好的提取能力. 多种流形学习算法也被提出, 如: 局部线性嵌入(LLE)、保距特征映射(Isomap)、拉普拉斯特征映射(LE)等. 其中, LE的线性化映射—局部保持投影法(LPP)在继承LE算法能够保持局部流形特征的基础上, 实现了线性计算, 得到广泛的应用. 因此该文结合PCA和LPP算法的优点, 提出了一种新的数据降维和特征提取方法, 以求更为准确的反应语音中所蕴含的真实情感.1.1 PCA算法分析PCA方法认为方差是数据的最主要信息, 其目的是为原始的高维数据找到一个方差最大化的低维表示, 因此PCA的目标函数可以写为:其中是投影向量, . PCA提取的特征空间和原始变量空间有着相同的最大方差方向, 因此也具有相似的“外部形状”. 但这种方法由于没有考虑到数据点之间的局部近邻关系, 使得PCA算法不能保持住原始数据中的本征几何结构, 缺点也是很明显的. 例如: 假设有一串数据点, 且在原始变量空间是相邻的, 其中. 在降维后的空间里, 对应点的顺序可能已经被打乱, 因为PCA在投影时没有考虑到数据中包含的这种近邻结构, 从而导致了内部结构的破坏和信息的丢失.1.2 LPP算法分析与PCA只关注数据的方差信息不同, LPP算法的基本思想是通过保存样本空间的局部结构, 来提取高维数据中嵌入的低维几何流形. LPP的目标函数可以写为:其中S是阶的关系矩阵, 矩阵里元素代表了点和之间的近邻关系, 它的值和与之间的距离成反比比例.假设与是原始变量空间中彼此靠近的两个点, 那么这两点之间的距离关系就表达了样本空间里的一种局部结构. 由于与彼此靠的很近, 此时被赋予了一个较大的数值, 因此, 只要最小化LPP的目标函数就可以保证它们的投影和在低维空间里依然是相近. 但由于没有对原始变量空间中那些相互远离的点进行约束, LPP很可能把这些点投影到一个小的区域里, 从而导致了方差信息的损失和对整个数据集外部形状的破坏. 另外,在模式分类问题中,彼此远离的点一般属于不同的类别, 而LPP的目标函数里没有考虑这些远离点所包含的信息, 因此很可能把它们投影到一起, 使得在低维空间里无法区分它们的类别. 从而限制了LPP应用于模式分类问题的效果.该文将PCA和LPP算法的优点相结合, 提出了一种新的数据降维和特征提取方法. 其主要思想是寻找一个投影矩阵, 使得原始变量空间通过投影映射, 得到的低维空间()不仅和原始变量空间具有相似的局部近邻结构, 而且保留了原始变量空间的大部分方差信息, 实现了全局和局部特征的全面提取.2.1 全局目标函数描述假设原始向量为, 的目标是寻找投影矩阵, 即寻找个投影向量, 使得通过投影映射, 得到的低维空间能保留原始数据空间中的大部分方差信息, 即:其中, , , , .可以得出, 和PCA的目标函数都是通过线性空间变换将高维数据空间投影到低维数据空间的, 它们是一致的. 由于低维数据空间保留了原始数据空间的大部分方差信息, 因此实现了全局结构特征的提取. 但是, 全局目标函数中没有考虑样本点的局部几何关系, 在低维空间里, 样本点之间的局部几何关系有可能被打乱, 导致重要的信息在低维空间中的丢失.2.2 局部目标函数描述假设原始变量为, 的目标是寻找投影矩阵, 即寻找个投影向量,使得通过投影映射, 得到的低维空间和原始变量空间具有相似的局部近邻结构. 即:其中, 是权重矩阵, 表示和之间的近邻关系, 一般取:其中, 为对角阵, ; 是Laplacian矩阵; 是投影矩阵.可以看出, 和LPP的目标函数都是通过使在原始变量空间中相邻的点映射到低维空间中也相邻, 实现原始变量空间和低维空间具有相似的局部流形结构, 完成对样本点局部特征的提取.2.3 该文算法的目标函数描述为了克服PCA算法的缺点, 该文将LPP算法的思想融入到PCA的目标函数中, 使得投影得到的低维空间能够获得更全面的特征信息, 其全局目标函数定义为:局部目标函数定义为:当我们施加的约束为时, 得到:该文算法的目标函数定义为:其中, , 为调节参数, 用以调节全局特征和局部特征的提取比例, 越小越侧重于全局特征的提取, 越大越侧重于局部特征的提取. 该文算法的最终目标函数为:使公式(10)达到最大的投影矩阵, 可以利用拉格朗日方法, 通过求解下式最大的个特征值所对应的特征向量的方式得到:即投影矩阵该文选用8个汉语语句作为情感分析用的语音资料, 并由9位(5男4女)善于表演的说话者用喜悦、愤怒、悲伤、恐惧和中性情感对每一个句子各发5遍, 共采集到360句实验数据, 其中100句为训练数据集, 260句为测试数据集, 采样频率为16kHz. 建立的PCA模型选取的主元数目为6个, 选取低维的维度也为6, 选取近邻参数=10. 实际应用中调节参数是通过多次实验获得的经验参数, 该文取=0.5.该文选用的原始特征参数共42个, 其特征参数排列顺序为:1号: 第一共振峰频率的平均值;2号: 第二共振峰频率的平均值;3号: 第三共振峰频率的平均值;4号: 第四共振峰频率的平均值;5号: 谐波噪声比的均值;6号: 谐波噪声比的最大值;7号: 谐波噪声比的最小值;8号: 谐波噪声比的方差;9号: 过零率;10号-21号: 线性预测倒谱系数LPCC (Linear Predictor Cepstral Coefficient) ; 22号-33号: 梅尔频率倒谱系数MFCC (Mel-frequency Cepstral Coefficient); 34号: 语句发音持续时间与相应的平静语句持续时间的比值;35号: 基音频率平均值;36号: 基音频率最大值;37号: 基音频率平均值与相应平静语句的基音频率平均值的差值;38号: 基音频率最大值与相应平静语句的基音频率最大值的差值;39号: 振幅平均能量;40号: 振幅能量的动态范围;41号: 振幅平均能量与相应平静语句的振幅平均能量的差值;42号: 振幅能量动态范围与相应平静语句的振幅能量动态范围的差值.在测试集中随机选取每种情感的20句数据样本进行分类显示. 图1给出了在测试数据集中基于PCA的特征提取方法获得的前两维特征向量, 其中横坐标为第一维特征, 纵坐标为第二维特征. 图2给出了在测试数据集中基于该文方法获得的前两维特征向量.从图1和图2可以看出, 该文方法明显优于PCA方法, 其主要原因在于该文方法将全局和局部两个目标函数进行结合, 其全局目标函数能使低维空间可以保留原始数据空间的大部分方差信息, 局部目标函数能使低维空间和原始数据空间具有相似的局部近邻结构.为了比较PCA方法和该文方法的性能, 采用遗传小波神经网络作为识别分类器, 具体算法参见文献[20], 表1为对比实验结果.表1 对比实验结果情感类别PCA法识别正确率(%)该文方法识别正确率(%) 喜悦92.1598.33 愤怒90.3695.83 悲伤93.2898.21 恐惧88.7596.01 中性85.3996.22 平均正确识别率(%)89.9996.92由表1可知, 该文方法获得了较高的识别正确率, 达到了96.92%, 而PCA方法只获得了89.99%的平均识别正确率. 由于该文方法不仅实现了全局特征的保持, 而且兼顾了局部特征的提取, 因此获得了较好的识别结果.4 结语该文提出了一种新的数据降维及特征提取方法, 可以通过调整调节参数来改变整体特征和局部特征的保持比例. 而且仿真实验结果也证实了该方法的可行性. 但是该文只是针对特定文本的语音情感进行识别, 因为语音信号的情感特征总是和特定文本信息密切相关, 如果进行非特定文本的情感识别, 还需提取更为实用的情感特征参数, 所以非特定文本的语音情感识别将成为我们下一步的研究方向.1 Cowie R, Douglas-Cowie E, Tsapatsoulis N, Votsis G, Kollias S, Fellenz W, Taylor JG. Emotion recognition in human- computer interaction. IEEE Signal Processing Magazine, 2001, 18(1): 32–80.2 Murray I, Arnott J. Towards the simulation of emotion in synthetic speech:a review of the literature on human vocal emotion. Journal of Acoustic Society of America, 1993, 93(2): 1097–1108.3 Kim EH, Hyun KH, Kim SH, Kwak YK. Improved emotion recognition witha novel speaker-independent feature. IEEE Trans. on Mechatronics, 2009, 14(3): 317–325.4 Cowie R, Cornelius RR. Describing the emotional states that are expressed in speech. Speech Communication, 2003, 40(1-2): 5–32.5 Camurri A, Volpe G, Poli GD, Leman M. Toward communicatingexpressiveness and affect in multimodal interactive systems for performing arts and cultural applications. IEEE Multimedia, 2005, 12(1): 43–53.6 赵力,钱向民,邹采荣,吴镇杨.语音信号中的情感识别研究. 软件学报,2001,12(7):1050–1055.7 赵力.语音信号处理.第2版.北京:机械工业出版社,2009.8 余伶俐,蔡自兴,陈明义.语音信号的情感特征分析与识别研究综述.电路与系统学报,2007,12(4):76–84.9 颜永红,周瑜,孙艳庆,李军锋.一种用于语音情感识别的语音情感特征提取方法.Int Cl:GIOL15/02 Schweiz Pat 2010102729713. [2010-09-03].10 Mao X, Chen LJ. Speech emotion recognition based on parametric filter and fractal dimension. IEICE Trans on Information and Systems, 2010, 93(8): 2324–2326.11 邹采荣,赵力,赵艳,魏昕.一种基于改进模糊矢量量化的语音情感识别方法.Int Cl:GIOL15/06 Schweiz Pat 2008101228062. [2008-07-03].12 赵力,王治平,卢韦,邹采荣,吴镇杨.全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法.自动化学报,2004,30(3): 423–429.13 Attabi Y, Dumouchel P. Anchor models for emotion recognition from speech. IEEE Trans. on Affective Computing, 2013, 4(3): 280–290.14 Zheng WM, Xin MH, Wang XL, Wang B. A novel speech emotion recognition method via incomplete sparse least square regression. IEEE Signal Processing Letters, 2014, 21(5): 569–572.15 Mao Q, Dong M, Huang Z, Zhan Y. Learning salient features for speech emotion recognition using convolutional neural networks. IEEE Trans. on Multimedia, 2014, 16(8): 2203–2213.16 肖应旺,徐保国.改进PCA 在发酵过程监测与故障诊断中的应用.控制与决策,2005,20(5):571–574.17 张沐光,宋执环.LPMVP 算法及其在故障诊断中的应用. 自动化学报,2009,35(6):766–772.18 Shao JD, Rong G. Nonlinear process monitoring based on maximum variance unfolding projections. Expert Systems with Applications, 2009,36(8): 11332–11340.19 Hu K, Yuan J. Batch process monitoring with tensor factorization. J of Process Control, 2009, 19(2): 288–296.20 韩志艳,王健,伦淑娴. 基于遗传小波神经网络的语音识别分类器设计.计算机科学,2010,37(11):243–246.Speech Emotion Recognition Based on Locality Preserving Projections and PCAHAN Zhi-Yan, WANG Jian(College of Engineering, Bohai University, Jinzhou 121000, China) Abstract：In order to improve the accuracy of emotion recognition, this paper proposes a novel speech emotion recognition algorithm, and takes speech signal as the research subject. The idea of locality preserving projection (LPP) is integrated into the objective function of PCA. It not only realizes the maximum of the total variance, but also keeps the local neighbor structure. That is beneficial to comprehensive extraction of global and local features, and overcomes the defects that the traditional PCA can only keep the structure in global and can not maintain the structure in local. Experiment results verify the feasibility and effectivenessof the proposed method, and accomplish recognition for five kinds of human emotion (joy, anger, sadness, fear, neutral). Research results provide new methods into emotion recognition, promote the further development of human-computer interaction system.Key words：speech signal; emotion recognition; locality preserving projections (LPP); principal component analysis (PCA); feature extraction; neural network① 基金项目：国家自然科学基金(61503038,61403042)收稿时间：2016-02-15;收到修改稿时间:2016-03-14[doi：10.15888/ki.csa.005389]为了比较PCA方法和该文方法的性能, 采用遗传小波神经网络作为识别分类器, 具体算法参见文献[20], 表1为对比实验结果.由表1可知, 该文方法获得了较高的识别正确率, 达到了96.92%, 而PCA方法只获得了89.99%的平均识别正确率. 由于该文方法不仅实现了全局特征的保持, 而且兼顾了局部特征的提取, 因此获得了较好的识别结果.该文提出了一种新的数据降维及特征提取方法, 可以通过调整调节参数来改变整体特征和局部特征的保持比例. 而且仿真实验结果也证实了该方法的可行性. 但是该文只是针对特定文本的语音情感进行识别, 因为语音信号的情感特征总是和特定文本信息密切相关, 如果进行非特定文本的情感识别, 还需提取更为实用的情感特征参数, 所以非特定文本的语音情感识别将成为我们下一步的研究方向.1 Cowie R, Douglas-Cowie E, Tsapatsoulis N, Votsis G, Kollias S, Fellenz W, Taylor JG. Emotion recognition in human- computer interaction. IEEE Signal Processing Magazine, 2001, 18(1): 32–80.2 Murray I, Arnott J. Towards the simulation of emotion in synthetic speech:a review of the literature on human vocal emotion. Journal of Acoustic Society of America, 1993, 93(2): 1097–1108.3 Kim EH, Hyun KH, Kim SH, Kwak YK. Improved emotion recognition witha novel speaker-independent feature. IEEE Trans. on Mechatronics, 2009, 14(3): 317–325.4 Cowie R, Cornelius RR. Describing the emotional states that are expressed in speech. Speech Communication, 2003, 40(1-2): 5–32.5 Camurri A, Volpe G, Poli GD, Leman M. Toward communicating expressiveness and affect in multimodal interactive systems for performing arts and cultural applications. IEEE Multimedia, 2005, 12(1): 43–53.6 赵力,钱向民,邹采荣,吴镇杨.语音信号中的情感识别研究. 软件学报,2001,12(7):1050–1055.7 赵力.语音信号处理.第2版.北京:机械工业出版社,2009.8 余伶俐,蔡自兴,陈明义.语音信号的情感特征分析与识别研究综述.电路与系统学报,2007,12(4):76–84.9 颜永红,周瑜,孙艳庆,李军锋.一种用于语音情感识别的语音情感特征提取方法.Int Cl:GIOL15/02 Schweiz Pat 2010102729713. [2010-09-03].10 Mao X, Chen LJ. Speech emotion recognition based on parametric filter and fractal dimension. IEICE Trans on Information and Systems, 2010, 93(8): 2324–2326.11 邹采荣,赵力,赵艳,魏昕.一种基于改进模糊矢量量化的语音情感识别方法.Int Cl:GIOL15/06 Schweiz Pat 2008101228062. [2008-07-03].12 赵力,王治平,卢韦,邹采荣,吴镇杨.全局和时序结构特征并用的语音信号情感特征识别方法.自动化学报,2004,30(3): 423–429.13 Attabi Y, Dumouchel P. Anchor models for emotion recognition from speech. IEEE Trans. on Affective Computing, 2013, 4(3): 280–290.14 Zheng WM, Xin MH, Wang XL, Wang B. A novel speech emotion recognition method via incomplete sparse least square regression. IEEE Signal Processing Letters, 2014, 21(5): 569–572.15 Mao Q, Dong M, Huang Z, Zhan Y. Learning salient features for speech emotion recognition using convolutional neural networks. IEEE Trans. on Multimedia, 2014, 16(8): 2203–2213.16 肖应旺,徐保国.改进PCA 在发酵过程监测与故障诊断中的应用.控制与决策,2005,20(5):571–574.17 张沐光,宋执环.LPMVP 算法及其在故障诊断中的应用. 自动化学报,2009,35(6):766–772.18 Shao JD, Rong G. Nonlinear process monitoring based on maximum variance unfolding projections. Expert Systems with Applications, 2009, 36(8): 11332–11340.19 Hu K, Yuan J. Batch process monitoring with tensor factorization. J of Process Control, 2009, 19(2): 288–296.20 韩志艳,王健,伦淑娴. 基于遗传小波神经网络的语音识别分类器设计.计算机科学,2010,37(11):243–246.。
基于局部投影算法的齿轮故障声信号特征提取
基于局部投影算法的齿轮故障声信号特征提取
吕勇;李友荣;王志刚
【期刊名称】《机械研究与应用》
【年(卷),期】2006(019)006
【摘要】局部投影算法采用延时坐标将时间序列进行相重构,在高维的相空间上采用局部投影的方法将相空间分解成正交的子空间,通过子空间中吸引子特性的不同来分离时序中的背景信号和弱特征信号分量.提出将局部投影算法用于设备故障声信号的降噪,通过齿轮故障信号的特征提取实验证实该方法用于识别设备故障的有效性.
【总页数】3页(P52-53,59)
【作者】吕勇;李友荣;王志刚
【作者单位】武汉科技大学,机械自动化学院,湖北,武汉,430081;武汉科技大学,机械自动化学院,湖北,武汉,430081;武汉科技大学,机械自动化学院,湖北,武汉,430081【正文语种】中文
【中图分类】TP206;TH133
【相关文献】
1.双树复小波和局部投影算法在齿轮故障诊断中的应用 [J], 胥永刚;赵国亮;马朝永;杨红玉
2.基于卡尔曼滤波的局部齿轮故障特征提取 [J], 傅余;王海宝;卿川;逯全波;陈根
3.基于关联维数迭代局部投影算法的装甲目标声信号去噪研究 [J], 丁凯;钱汉明;陈果;荣英佼;朱翼超;史俊超
4.基于奇异值分解及包络分析的齿轮局部故障特征提取 [J], 吕勇;李友荣;王志刚;朱瑞荪
5.局部倒频谱编辑方法及其在齿轮箱微弱轴承故障特征提取中的应用 [J], 张西宁; 周融通; 郭清林; 张雯雯
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基于局部频谱特征与贝叶斯决策的脚步声识别
基于局部频谱特征与贝叶斯决策的脚步声识别余瑶;郭建敏;王晅【摘要】针对脚步声识别系统中背景声音与噪声影响脚步声特征的提取而导致识别率明显下降的问题,根据脚步声相对背景声音在时间与频率分布上具有一定局部性的特点,提出一种声音局部频谱特征提取方法.该方法所提取的特征反映了声音主要频率成分的局部分布及其随时间的变化规律,而且对白噪声与高斯噪声的干扰有较强的鲁棒性,并且在声音采集过程中,由于与采集设备距离等因素的变化所导致的声音强度变化无关.识别过程采用贝叶斯决策理论实现步声识别.实验结果表明,该算法识别精度高于现有算法,而且对不同背景声音与环境噪声的鲁棒性明显高于现有算法.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(032)012【总页数】4页(P136-139)【关键词】脚步声;身份识别;声谱图;局部频谱特征;关键点;贝叶斯分类【作者】余瑶;郭建敏;王晅【作者单位】陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西西安710062;陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西西安710062;陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西西安710062【正文语种】中文【中图分类】TP3身份认证是安全系统中的主要问题，基于生物特征的身份认证可以提供更高的安全级别，所以引起广泛关注[1]。
近年来出现了许多基于生物特征的认证技术，如虹膜、掌纹、指纹、人脸、语音以及击键等。
这些生物特征可以分为生理特征(如虹膜、指纹、掌纹等)和行为特征(如击键、语音等)两大类。
生理特征相对稳定，并且在一个很大的人口数据集中具有唯一性，而行为特征虽然反映了识别对象某一方面生理结构的独特性，但其稳定性和区分度远低于生理特征，因此基于行为特征的身份认证技术设计的复杂度与难度更大。
脚步声作为人类常见的行为特征，可以在特定场合(如智能家居、办公室安全等)进行身份识别与认证，与现有的基于生物特征的认证技术相比，脚步声特征采集不需要识别对象的配合，可以在识别对象毫无察觉的前提下进行，采集的特征也与指纹、人脸、语音等不同，不会暴露识别对象的任何个人信息，所以具有更好的安全性与灵活性。
基于声纹识别的目标属性提取算法
基于声纹识别的目标属性提取算法发布时间：2021-11-10T06:32:50.101Z 来源：《科技新时代》2021年9期作者：蒋亚东祝海鹏李臻恺杨宇琛高翔[导读] 在话语人性别识别和年龄估计系统(以下简称系统)设计的过程中主要完成的工作内容有:(衢州学院电气与信息工程学院浙江衢州 324000)摘要：声纹识别，生物识别技术的一种，也称为说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。
现目前，语音识别技术的不突飞猛进，声纹识别和语音语义识别方法研究取得了较大发展。
但是依旧存在很多不足的地方，首先尚未找到可以完全表征说话人性别和年龄的特征参数，其次语音特征会随着时间的推移和年龄的增长而变化，同时语音信号在采集时因为外界噪音和采集设备质量问题，导致训练的模型发生一些变化，从而导致识别的结果有差异。
因此本项目的主要目的是在基于目前已有基础上继续完善以上缺陷。
1.前言随着计算机技术和生物认证等技术的快速发展，以及互联网和物联网技术的不断进步，语音识别作为生物识别技术的优势和重要性已经显而易见，基于性别和年龄有关的一些系统已经成功的应用到很多领域。
本项目在分析话语人的语言基础上，依据不同话语人性别和年龄的语音特征存在先天的差异性，从而完成对话语人的性别识别和年龄估计。
在话语人性别识别和年龄估计系统(以下简称系统)设计的过程中主要完成的工作内容有:录制各年龄段和不同性别的语音样本，根据不同实验目的建立三种类型的数据库，一是性别识别数据库，将训练出男女两个模型;二是年龄估计数据库，将年龄在3--82岁之间的说话人依据各年龄段的不同声学特征大致划分为5个区间，即会训练出5个模型;三是本人借鉴前人研究基础上提出的新类型，即同时实现性别识别和年龄估计的数据库，方法是在性别分类的基础上再次按年龄段划分，因此将会训练出10个模型。
分别完成性别识别、年龄估计、同时实现性别识别和年龄估计的实验。
2.声纹识别算法2.1语音信号预处理步骤如下:(1)能量归一化处理。
雷达高分辨距离像目标识别的拒判算法和特征提取技术研究的开题报告
雷达高分辨距离像目标识别的拒判算法和特征提取技术研究的开题报告一、研究背景和意义雷达在军事、民用、科研等领域具有广泛的应用。
近年来，随着雷达技术的发展和应用场景的增多，雷达高分辨率成像技术成为了一个热门的研究方向。
通过高分辨率成像技术，可以获得更加精细、高分辨率、全局视野的图像，能够对多种目标进行快速、准确的检测和识别，为军事、民用领域提供了更多的应用价值。
在高分辨率成像中，识别目标是一个非常关键的问题。
研究目标的拒判算法和特征提取技术，能够有效地提高雷达高分辨距离像目标的识别率，实现对目标的快速、准确的识别，具有广泛的应用前景。
二、研究内容及方法1. 研究对象本研究的对象为雷达高分辨距离像，主要研究如何从高分辨距离像中识别目标，如何对目标进行有效的分类。
2. 研究内容（1）拒判算法：针对高分辨距离像中复杂目标多、背景杂乱的问题，结合目标的特征进行拒判处理，抑制背景干扰，提高目标的识别率。
（2）特征提取技术：研究高分辨距离像中目标的特征提取方法，包括形状特征、纹理特征、色彩特征等。
（3）目标分类算法：将目标通过提取的特征进行分类，实现对多种目标的快速、准确的识别。
3. 研究方法（1）文献综述法：对现有的雷达高分辨距离像识别领域内的研究进行总结和分析，以制定研究思路和方法。
（2）实验研究法：采用MATLAB等计算机软件，进行实验验证。
通过对高分辨距离像数据的分析和处理，设计拒判算法和特征提取技术，并对目标进行分类识别实验。
三、研究预期成果与意义1. 预期成果（1）设计有效的目标拒判算法和特征提取技术。
（2）实现对高分辨距离像中目标的分类识别。
（3）取得较好的识别率，并通过实验验证。
2. 研究意义（1）本研究拟通过对高分辨距离像中目标的识别进行深入研究，解决复杂目标多、背景杂乱问题，提高目标识别率，为雷达高分辨成像技术的发展提供技术支撑。
（2）通过实验验证，可以验证研究成果的有效性和可行性，并为进一步研究提供思路和方法。
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摘要 ｔ 对现 有 声 目标 识别 技术 鲁棒 性较 差的实 际情 况 ， 出 了一 种监 督性流 形 学 习算法一 保局 判别 投影 （ Ｐ ） 针 提 Ｌ ＤＰ
算 法 。算 法 在 流 形 学 习 保 局 投 影 （ Ｐ ） 算 法 的 基 础 上 ， 引 入 了控 制 类 问 和 类 内 距 离 的 改 进 最 大 边 缘 标 准 （ ＭＭＣ） ＬＰ Ｍ ，
使 得这种 特 征提取 算法 既具 有线 性流形 学 习算法 样本 外 点学 习的优 点 ，又能够 有效 解决 小样 本 问题 ，并 能在后 续 的分 类 中取得 良好效 果 明算 法 的识别 率和稳 定性 均优 于现 有 其
了 ‘ 新 思路 ｌ 】 知 科 学 的观 点 认 为 同一 事 物 在 随 时 间 、空 问 等 因 素 连 续 发 生 变 化 时存 在 一 个 相对 种 ３ 。认 ＇ ４
不 变 的低 维流 形 ，人 类 强大 的认 知 能 力 正 是 基 于 对 此 相 对 稳 定 的 流 形 的 认 识 。 流 形 学 习 算 法 能 够 通 过 机 器 学 习 的 方 法 从 高维 数 据 中 自动 得 到 低 维 流 形 的拓 扑 结 构 以及 相 应 的 嵌 入 映射 关 系 ，从 而 揭 示 事 物 的 本 征特 征 ［。文 献 ［】 ５ 】 ５ 已经 证 明 了声 音 信 号 存 在 着 低 维 流 形 ，因 此 用 流 形 学 习 方 法 提 取 得 到 的 声 信 号 特 征 ，能够 反 映 声信 号 的本 质 ，从 而 得 到 不 同环 境 下 都 适 用 的 声 信 号 特 征 。 但 目前现 有 的 流 形 学 习算 法 多数 用 于 无 监 督 学 习 ， 即解 决 降 维 、 数 据 可 视 化 等 问题 ，对 于 分 类 问 题 由于 没 有 充 分 利用 样 本 分 布 的类 别 信 息 ， 导致 效 果 不 佳 。 本 文 针 对 上 述 问 题 ， 提 出 了 一 种 有 监 督 的 流 形 学 习 算 法 一 保 局 判 别 投 影 （ｏ ａｉ ｒｓｒｉｇ １ｃ ｌ ｙ ｐ ｅｅｖｎ ｔ ｄｓｒ ｎ ｎ ｐ ｏｅ ｔ ｎ ， Ｐ ） 法 。该 算 法 在线 性 流 形 学 习算 法 Ｌ Ｐ（ｏ ａｉ ｒｓｒ ｉｇｐ ｏｅ ｔ ｎ ） ｉ ｉ ａ ｔ ｒｊｃｉ ｓ Ｌ ＤＰ 算 ｃ ｍｉ ｏ Ｐ １ｃｌ ｙｐｅｅｖｎ ｒｊｃｉ ｓ ｔ ｏ 的 基 础 上 ， 引 入 了 能 够 自动 控 制 类 间和 类 内 距 离 的 改 进 最 大 边 缘 标 准 （ ｄｆ ｄ ｍａ ｉ ｍ ｒｉ ｍｏ ｉ ｅ ｘｍｕ ｍａｇｎ ｉ ｃｉ ｒ ｎ ｒ ｅｉ ，ＭＭＭＣ）［ ，从 而 使 得 算 法 既 具 备 了 良好 的分 类 性 能 又 具 有 线 性 流 形 学 习 算 法 样 本 外 点 学 ｔ ｏ ６ 】 和 计 算 简 单的 优 点 ，并 且 能 有 效解 决 小样 本 问题 。利 用 该 算 法 对 公 开 数 据 库 和 战 场 实 际 声 目标 数 据 进 行 特 征 提 取 然 后 分 类 ，测 试 结 果表 明 了算 法 的有 效 性 。
的基 于 ＡＲ模 型 参 数 ］ ，Ｍｅ 倒 谱 系 数 】 的 声信 号特 征 提 取 算 法 ，只 能 在 目标 运 行 路 径 、传 感 器位 置 ｌ 等
等 条件 相 对 固 定 的情 况 下 取 得 良好 的效 果 ，鲁 棒 性 较 差 ，难 以适应 复 杂 多 变 的 战 场 环 境 需要 。 在 这种 情 况 下 ，近 年 来在 认 知 科 学 和 机 器 学 习领 域 中研 究 较 为 火 热 的 流 形 学 习 方 法就 为 声信 号特 征提 取提 供
２ Ｌ Ｐ算 法 原 理 Ｐ
保 局 投 影 ［ （ ｏ ａｉ ｒｓｒｉｇＰ ｏｅ ｔ ｎ ，Ｌ Ｐ）算 法 是２ ０ 年Ｈｅ 在 拉 普 拉 斯 映射 （ ａ ｌｃａ Ｌ ｃ ｌｙＰ ｅｅｖｎ ｒｊｃｉ ｓ Ｐ 】 ｔ ｏ ０２ 等 Ｌ ｐａ ｉｎ Ｅ ｇ ｎ ｐ，Ｌ ｉｅ ｍａ Ｅ）算 法 的 基 础 上 提 出 的 一种 线 性 降维 方 法 ，该算 法 不 仅 具 有 空 间 变 换 时 保 留数 据 问 几 何
耗 小等 优 点 ， 因此 作 为 国土 防御 体 系 良好 补 充 的 声 目标 实 时 识 别 系 统将 在 未来 信 息化 战场 中发 挥 越 来
越 重要 的作 用 Ｊ 。
现 阶 段 ， 声 目标 识 别 技 术 突 破 的 关 键 在 于特 征 提 取 和 分类 器 设 计 。对 于特 征 提 取 部分 而 言，现 有
他 算法 。
关键 词 ｔ声 目标识 别 ；保局 投影 ；改进 最 大边缘 标准
中 圈分类 号 ｔ Ｐ ９ ．１ Ｔ ３ １ ４
文献 标识 码 ｔ Ａ
１
引言
声 目标 识 别 技 术 相 对 于 传 统 的 雷 达 和 光 电探 测 技 术 而 言 具 有抗 干扰 性 强 、 隐 蔽性 好 、成 本 低 、 功
Ｏｃ ｏ ｅ 。 ２ ｔ ｂ ｒ ０１ ｌ
基 于保 局判 别投 影 的声 目标 特 征提 取算 法
王一 ， － 杨俊安 ， ， 一 刘辉 。 ， ， ２
（ ．电子 工 程 学 院 ， 安 徽 合肥 ２ ０ ３ ；２ １ ３ ０ ７ ．安徽 省 电子 制 约 技 术 重 点 实 验 室 ，安 徽 合 肥 ２ ０ ３ ） ３ ０ ７
第 １ ６卷 第 ５期 ２１ ０ １年 ｌ Ｏ月
文章 编 号 ： １０ —２ ９（０ ） ５０ ０ —７ ０ ７０ ４ ２ １ ０ —１００ １
电路 与 系 统 学 报
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ｏＦ Ｃ ＣＵＩ Ｓ ＡＮＤ ＹＳ ＥＭ Ｓ Ｔ Ｓ Ｔ
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