基于梅尔频率倒谱系数和支持向量机的汽车鸣喇叭声识别

摘要：

使用违法鸣笛辅助执法设备监测城市交通中汽车鸣喇叭事件的发生,可以有效地治理扰民的喇叭噪声,汽车鸣喇叭声的识别方法是其关键.为了准确高效地在交通噪声里识别出汽车鸣喇叭声,采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为喇叭声和交通噪声的二分类器,针对汽车喇叭声的谐波特征分布特点,提取其梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为特征向量,并分析MFCC的梅尔滤波器个数及特征维数对识别效果的影响.实验结果表明,通过增加MFCC特征中梅尔滤波器个数及特征维数可以改善识别效果,信噪比越低越明显.

关键词：汽车鸣喇叭声识别、梅尔频率倒谱系数、支持向量机、特征识别

所属期刊栏目：21

分类号：TN912.3

资助基金：广东省重点领域研发计划2019B090912001

在线出版日期：2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：4486-4491