[發(fā)明專利]利用紋理特征與隨機(jī)森林的快速抗噪鳥鳴聲識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310473337.X
• 申請(qǐng)日: 2013-10-11
• 公開（公告）號(hào): CN103474072A
• 公開（公告）日: 2013-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李應(yīng);魏靜明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類號(hào): G10L17/26
• 分類號(hào): G10L17/26;G10L17/02
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

1.一種利用紋理特征與隨機(jī)森林的快速抗噪鳥鳴聲識(shí)別方法，其特征在于：

步驟1，通過短時(shí)譜估計(jì)算法對(duì)鳥鳴聲帶噪功率譜進(jìn)行音頻增強(qiáng)；

步驟2，采用和差統(tǒng)計(jì)法(SDH)對(duì)增強(qiáng)功率譜快速提取紋理特征；

步驟3，由隨機(jī)森林(RF)實(shí)現(xiàn)快速分類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用紋理特征與隨機(jī)森林的快速抗噪鳥鳴聲識(shí)別方法，其特征在于：從真實(shí)環(huán)境中采集的原始鳥鳴聲信號(hào)y(t)可表示為：

y(t)=s(t)+n(t)????(1)

式中，s(t)為純凈鳥鳴聲，n(t)為加性環(huán)境噪聲。經(jīng)過預(yù)處理后，對(duì)y(t)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換(STFT)可得到其幅度譜Y(k,l)，其中k為幀索引，l為頻率索引，其中所述步驟1的實(shí)現(xiàn)方式包括如下步驟：

⑴對(duì)鳥鳴聲幅度譜Y(k,l)進(jìn)行一個(gè)固定因子平滑，得到平滑后帶噪聲音功率譜：

S(k,l)=αS(k-1,l)+(1-α)|Y(k,l)|²????(2)

式中，α=0.7為固定的平滑因子；

⑵通過前向-后向相結(jié)合的雙向搜索算法尋找S(k,l)的最小頻譜分量：

S_min(k,l)=max{S_min1(k,l),S_min2(k,l)}????(3)

式中，S_min1(k,l)表示前向搜索出來的最小值，S_min2(k,l)表示后向搜索出來的最小值；

⑶計(jì)算有效信號(hào)存在的概率：

P(k,l)=α₁P(k-1,l)+(1-α₁)H(k,l)????(4)

式中，α₁=0.2為固定的平滑因子，H(k,l)是有效信號(hào)存在性的判別準(zhǔn)則，表示當(dāng)前頻點(diǎn)判定為音頻信號(hào)還是噪聲；可描述如下：

式中，φ(k)是依賴于具體頻率的判別閾值，當(dāng)k小于1kHz或界于1到3kHz時(shí)，取φ(k)=2，當(dāng)k界于3kHz到信號(hào)采樣頻率的一半時(shí)，取φ(k)=5；

⑷計(jì)算時(shí)-頻平滑因子η(k,l)：

η(k,l)=α₂+(1-α₂)P(k,l)????(6)

式中，α₂=0.95為根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定的常量，α₂≤η(k,l)≤1；由η(k,l)進(jìn)行噪聲功率譜的估計(jì)：

N(k,l)=η(k,l)N(k-1,l)+(1-η(k,l))|Y(k,l)|²????(7)

⑸得到上述結(jié)果后，進(jìn)行頻譜增益因子的計(jì)算：

G(k,l)=C(k,l)/(C(k,l)+σN(k,l))????(8)

式中，C(k,l)=|Y(k,l)|²-N(k,l)表示純凈信號(hào)功率譜，σ為過減因子，其值為：

σ=8-925×101g|Y(k,l)|2N(k,l)---(9)]]>

⑹最后，得到增強(qiáng)后的音頻信號(hào)功率譜：

X(k,l)=G(k,l)×|Y(k,l)|²????(10)。