论文部分内容阅读
提出一种基于独立分量分析的混叠声目标盲分离和支持矢量机-高斯混合模型(SVM-GMM)识别相结合的声识别方法。建立已知声目标的SVM-GMM,实现混叠声目标自适应盲源分离,提取声目标的线性预测系数作为目标识别的参数,用K-均值算法对参数进行聚类,产生了训练和识别所用的特征向量来判断声目标的类别。仿真结果表明:新的混合模型识别系统在混叠声振动目标识别中具有可行性。