一种基于特征点提取的扬声器异常声检测方法

针对短时傅里叶变换在扬声器异常声检测中有效信息提取的随机性问题,提出了特征点法在扬声器异常声检测中的应用.此方法基于扬声器经扫频信号激励所得响应信号的短时傅里叶变换时频图,用改进的尺度不变特征转换算法对合格扬声器与异常声扬声器做特征提取,并将多组特征点经分割剔除后叠加组成特征矩阵模板.以合格扬声器样本提取特征曲线阈值构...     

基于子频带能量特征提取的汽车鸣笛声识别*

针对城市中汽车违法鸣笛声之间识别分类较难的问题，为了快速准确的识别鸣笛声并将不同种鸣笛声之间进行分类，在鸣笛声识别分类中提出了应用子频带能量提取鸣笛声的特征，并利用BP神经网络对提取的子频带能量特征值矩阵进行学习训练，且在神经网络学习过程中利用可变学习速度的方法，减小了神经网络的迭代次数。实验表明利用此种子频带能量特征提取法使鸣笛声与非鸣笛声的平均识别率达到了94.889%；使不同鸣笛声之间的分类正确率最大达到了93.75%，实现了不同鸣笛声之间的分类。