[发明专利]复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣识别方法有效
| 申请号： | 201310470092.5 | 申请日： | 2013-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN103489446A | 公开（公告）日： | 2014-01-01 |
| 发明（设计）人： | 李应;张小霞 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L17/02 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，根据鸟叫声频率分布情况将声音分成三个频带；步骤2，对包含有噪声的鸟鸣声音信号用基于噪声功率谱估计和前景声音存在概率的自适应能量检测方法检测并筛选出有用鸟鸣信号；步骤3，根据Mel尺度的分布，对有用鸟鸣信号提取Mel尺度的小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）特征；步骤4，用支持向量机（SVM）分类器分别对提取的Mel尺度的小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）和麦尔频率倒谱系数（MFCC）特征进行建模分类识别。通过该方法提取的WPSCC特征具有较好的抗噪功能，且经过自适应能量检测后的识别性能更佳，更适用于复杂环境下的鸟鸣识别，对复杂环境下含噪鸟鸣声音具有较好的分类识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂 环境 基于 自适应 能量 检测 鸟鸣 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，根据鸟叫声频率分布情况将声音分成三个频带；步骤2，对包含有噪声的鸟鸣声音信号用基于噪声功率谱估计和前景声音存在概率的自适应能量检测方法检测并筛选出有用鸟鸣信号；步骤3，根据Mel尺度的分布，对有用鸟鸣信号提取Mel尺度的小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）特征；步骤4，用支持向量机（SVM）分类器分别对提取的Mel尺度的小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）和麦尔频率倒谱系数（MFCC）特征进行建模分类识别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于福州大学，未经福州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201310470092.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
