[發明專利]基于MFCC和HMM的次聲信號識別方法、系統和設備

在審

• 申請號: 202110972744.X
• 申請日: 2021-08-24
• 公開（公告）號: CN113705418A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 苗家友;吳紅莉;肖宏志;楊立學
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍96901部隊26分隊
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/52;G06K9/62
• 代理公司: 中國和平利用軍工技術協會專利中心 11215
• 代理人: 劉光德

1.一種基于MFCC和HMM的次聲信號識別方法，其特征在于，

步驟1，設計針對次聲信號的美爾濾波器；根據次聲信號的實際頻率，基于人耳的聽覺特性，將實際頻率轉換為符合人耳聽覺特性的美爾頻率；分頻率特征提取，將聲紋頻率劃分成一系列三角形的濾波器序列；

步驟2，基于準穩態聲紋數據分幀的美爾頻率倒譜系數特征提取；包括彈道波聲紋數據分幀和加窗函數，快速傅里葉變換，計算譜線能量，計算通過美爾濾波器的能量，計算DCT倒譜，獲得次聲信號特征；

步驟3，基于隱馬爾科夫模型的信號識別；采用對每個HMM模型設定輸出概率閾值，根據聲音信號通過同種信號建立的模型輸出概率大于閾值，而聲音信號通過不同種信號建立的模型輸出小于這個閾值來確定信號類別；具體包括：首先，輸入已知的次聲信號帶標簽數據，提取MFCC特征，然后進行HMM模型的訓練，得到每種次聲事件類型對應的HMM模型，得到次聲事件對應的HMM參數，進行模型的訓練；其次，輸入次聲信號數據，提取MFCC特征，針對每種類型的HMM計算輸出概率，輸出概率最大的就為該類次聲事件。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1包括，

美爾頻率的計算方法為：

F_Mel(f)＝2595*lg(1+f/700)

其中，f表示信號的實際頻率，單位是Hz，F_Mel是以美爾(Me l)為單位的感知頻率；

在聲紋的頻譜范圍內設置若干帶通濾波器H_m(k)，0≤m≤M，m為帶通濾波器的序號，M為濾波器的個數；每個濾波器具有三角形濾波特性，第m個帶通濾波器的中心頻率為f(m)，在Mel頻率范圍內，這些濾波器是等帶寬的；每個帶通濾波器的傳遞函數H_m(k)為：

其中,k為傳遞函數的參數，

美爾濾波器的中心頻率f(m)定義為

其中，f_h和f_l分別為濾波器組的最高頻率和最低頻率，f_s為采樣頻率，單位為Hz；N為FFT變換的點數；F_Mel()是頻率到Me l頻率尺度的轉換。