低空飞行目标声音优化识别研究

摘要：

针对战场环境噪声下的低空目标声音识别问题,首先用阈值EMD对典型环境噪声进行去除,其次提取基于离散小波变换的Mel频率倒谱系数(WMFCC)的特征参数,最后利用支持向量机(SVM)分类识别,利用含噪声音提取的MFCC和WM-FCC以及经过阈值EMD去噪后的声音再提取的MFCC和WMFCC作为特征向量进行分类识别.不同噪声不同信噪比条件下的对比实验结果表明,SVM分类器利用阈值EMD去噪后提取的WMFCC特征参数进行分类,可以有效去除噪声,提高识别率,并且在低信噪比环境噪声下,分类性能明显优于其它方法.

关键词：低空环境噪声、经验模式分解、小波-梅尔频率倒谱系数、声目标识别

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-12-27（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：12-16