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《声学学报》2016,(6)
为解决听觉外周模型特征在具有工程背景的水中目标声信号分类研究中识别率下降问题,提出了一种外周模型Gammatone滤波器组修正方法,获得的窄带噪声特征可明显提高水中目标识别性能。首先,分析了识别率下降原因,发现声学工程应用中多通道数据采集,导致信号频率范围变窄,而引起声信号的时频特征发生变化。其次,根据听觉模型用Gammatone滤波器组模拟人耳基底膜频率分解特性、低频信息包含水中目标噪声信号的重要类别特征,对原有的听觉模型特征进行插值,对滤波器组的通道数与中心频率进行适应性修正,得到目标噪声在较窄频带的27维特征,修正后的模型能够更精细地反映出目标时频特性。最后,采用神经网络分类器进行实验。结果表明,修正后的听觉模型保留了原较宽频带特征的主要信息,而且进一步提高了对实际目标的分类能力,识别率由原来的82.59%提高到88.80%。本文提出根据工程应用平台的有效接收频带优化听觉外周模型Gammatone滤波器组的设计,采用阵元级的多通道数据进行分析,侧重于工程应用,解决了多通道数据采集中,由于频带变窄,导致信号的特征信息量下降,进而引起声特征识别性能下降的问题,修正后的听觉模型特征,有效地提高水中目标辐射噪声的识别效果。本文对从事无源声呐目标识别、有源声呐目标识别、带宽受限的多通道声数据采集的时频特性分析研究人员具有一定的参考价值。 相似文献
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本文基于人耳听觉模型提出了一种鲁棒性的话者特征参数提取方法。该种方法中,首先由Gamma tone听觉滤波器组和Meddis内耳毛细胞发放模型获得表征听觉神经活动特性的听觉相关图。由听觉神经脉冲发放的锁相特性和双声抑制特性,我们将听觉相关图每个频带中的幅值最大频率分量作为表征当前频带特性的特征参量,于是所有频带的特征参量便构成了表征当前语音段特性的特征矢量;我们采用DCT交换进一步消除各个特征参量之间的相关性,压缩特征矢量的维数。有效性试验表明,该种特征矢量基本上反映了输入语音的谱包络特性;抗噪声性能实验表明,在高斯白噪声和汽车噪声干扰下,这种特征参数比LPCC和MFCC有较小的相对失真;基于矢量量化的文本无关话者辨识表明,对于三种类型的噪声干扰该种特征参数在低信噪比下都获得了较好的识别结果。 相似文献
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绕组松动是变压器常见故障之一,对变压器的安全运行产生巨大威胁。故对其进行精准的监测,对提高电力系统的安全稳定性具有十分重要的意义。基于声信号的变压器绕组松动检测,由于其具有无损检测和不需停运变压器等优点,成为近年来研究的热点。但声信号检测存在故障特征提前复杂和易受噪声干扰等缺陷,限制了其工程应用。该文提出了一种基于声信号听觉谱特征和支持向量机的变压器绕组松动识别方法。首先,将采集的声信号进行去均值和消除趋势项的预处理,以减小信号采集环境和传感器性能对所采集信号的影响;然后,将预处理后的声信号输入到多特征频率分析的听觉外周模型,经过中耳滤波器滤波、基底膜模型选频、外毛细胞模型放大、内毛细胞模型换能作用后,输出内毛细胞电压信号,实现多个特征频率听觉信号的提取,以此构成听觉谱,并在听觉谱基础上提取多种统计特征;最后,每种特征分别使用遗传算法优化的支持向量机进行识别试验,以验证提取特征的有效性。为进一步提高识别准确率,融合多种统计特征构成特征向量并进行测试,以此确定最优融合特征。研究表明,该文所建立的变压器绕组状态检测方法可以有效地应用于变压器故障诊断和监测中。 相似文献
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特征提取是水下无源声呐目标分类识别的关键步骤,提出了一种基于听觉Patterson-Holdsworth耳蜗模型的听觉域张量特征提取方法。将耳蜗模型的滤波器冲激响应视为信号分解的基函数,根据听觉模型非线性尺度或常规线性尺度确定不同通道的中心频率,然后计算出相应通道的增益和带宽,并量化冲激响应的阶数和相位参数,得到信号分解基,再根据信号分解原理得到通道数×阶数×相位数的三阶张量特征,并通过计算测试样本张量特征与训练样本张量特征间的相似性实现了水下无源声呐目标的分类识别。海上实录无源声呐目标的分类识别实验表明,提取的张量特征具有比较好的分类识别性能,听觉模型等效矩形带宽尺度优于线性尺度划分中心频率,能够提高无源声呐的目标指示能力。 相似文献
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本文旨在探索人类被试对水下声目标的感知分类及在该过程中所利用的听觉特征.首先设计了成对比较实验.然后利用CLASCAL算法对实验获得的不相似度评分进行建模,获得感知空间,并分析了3个公共维度、特异性和3个被试潜类各自的特性及其在目标感知分类中所起的作用.最后,基于Gammatone听觉滤波器组对声样本进行分析,发现了能够有效描述3个公共维度以及节拍特性的听觉特征,并利用它们构造决策树对新样本实现了分类,从而为实际中如何应用这些特征提供了指导. 相似文献