資料介紹
提出基于單類支持向量機(jī)的異常聲音在線檢測算法。該算法針對公共場合正常的環(huán)境聲音,訓(xùn)練一個單類支持向量機(jī)模型,用來判斷聲音是否屬于正常的環(huán)境聲音,若不是則屬于需要進(jìn)一步識別的異常聲音。采用窗長2秒的滑動窗對聲音進(jìn)行分窗,對每一個窗內(nèi)的聲音分幀并提取梅爾倒譜系數(shù),短時能量,頻譜質(zhì)心,短時平均過零率等特征。采用基于幀之間互相關(guān)系數(shù)的方法對聲音自動分段。最后對分段聲音的判別結(jié)果進(jìn)行中值濾波。當(dāng)有連續(xù)多個幀被判別為異常時判定有異常聲音出現(xiàn)。最后檢驗(yàn)了算法在地鐵背景條件下六類異常聲音的漏檢率和每小時誤檢次數(shù),結(jié)果表明算法能有效檢測到異常聲音的發(fā)生而且誤檢次數(shù)較低。
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