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基于改进MFCC的异常声音识别算法
引用本文:贺玲玲,周元.基于改进MFCC的异常声音识别算法[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2012,29(2):52-57.
作者姓名:贺玲玲  周元
作者单位:重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆,400067
基金项目:重庆市科委重大攻关项目,重庆市教委项目
摘    要:在声音识别系统中,特征参数的获取对声音识别和训练有着重要的影响;MFCC算法作为典型的声音特征参数提取方法,性能稳定,识别率高;针对MFCC算法存在较大计算量的情况,提出一种改进的特征参数提取算法MFCC_E;相比于标准的MFCC算法,MFCC_E算法减少了约50%的运算量,并且易于硬件实现;实验结果表明,MFCC_E算法与MFCC算法的识别率大致相同,而计算复杂度却小很多。

关 键 词:声音识别  特征提取  MFCC  MFCC_E  GMM

Abnormal Audio Recognition Algorithm Based on Improved MFCC
HE Ling-ling,ZHOU Yuan.Abnormal Audio Recognition Algorithm Based on Improved MFCC[J].Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition,2012,29(2):52-57.
Authors:HE Ling-ling  ZHOU Yuan
Institution:(School of Computer Science and Information Engineering, Chongqing Technology and Business University,Chongqing 400067,China)
Abstract:In audio recognition system,the acquisition of characteristic parameters has important influence on audio recognition and training.MFCC algorithm,as a typical audio characteristic parameter extraction method,has stable performance and high recognition rate.According to the situation that MFCC algorithm has larger amount of computation,a kind of improved characteristic parameter extraction algorithm,MFCC-E,was pointed out.Compared with...
Keywords:audio recognition  characteristic extraction  MFCC  MFCC_E  GMM
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