基于EEMD的异常声音特征提取

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针对使用梅尔倒谱系数MFCC,LPCC等传统语音特征时异常声音识别率低的问题,结合到异常声音具有高度非平稳、非线性的特点,提出一种基于总体平均经验模态分解的异常声音特征提取方法。首先对声音进行分帧,对每一帧信号提取模态函数。对不同层模态函数提取包括短时能量,能量比,短时平均过零率,MFCC等特征,对信号的特征向量分段取均值作为最终的特征。基于这些特征的特征组合,采用支持向量机作为分类模型对七种异常声音进行识别,并测试了不同信噪比条件下识别的效果,结果表明基于EEMD的特征相比MFCC,LPCC等特征能有效
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