EMD近似熵与支持向量机在音频分类处理中的应用

摘要：

将动物声音作为音频源,针对家养动物声音的非线性、非平稳特征和在现实条件下难以获取大量动物声音样本的实际情况,提出一种经验模态分解(EMD)近似熵(ApEn)结合支持向量机(SVM)的家养动物声音分类识别方法.通过EMD方法将非平稳的动物声音信号分解成若干个平稳的固有模态函数(IMF);对IMF进行筛选,计算所筛选IMF的近似熵构成特征向量;将特征向量输入SVM分类器进行分类识别.对家养动物声音样本按该方法进行测试,结果表明,该方法能有效提取声音特征,在小样本情况下也具有较高的精度和较强的泛化能力,该方法能有效地应用于动物声音的识别分类.

关键词：经验模态分解、近似熵、支持向量机、音频分类

所属期刊栏目：25

分类号：TP273+.5(自动化技术及设备)

在线出版日期：2015-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5