改进的ESMD用于公共场所异常声音特征提取

发布时间：2017-08-19 19:30

本文关键词：改进的ESMD用于公共场所异常声音特征提取

【摘要】：由于公共场所异常声音的特殊性及背景噪声的复杂性,极点对称模态分解(ESMD)用于异常声音分解时,存在一些理论和技术上的缺陷。经分析认为公共场所异常声音为非线性、非平稳信号,背景噪声服从T分布。为此,提出改进的ESMD用于公共场所异常声音分解,得到有利于识别的特征。所提出方法的特点是将T分布噪声序列添加到具有背景噪声的异常声音信号中,以减小背景噪声对特征提取的影响;将模态分量的排列熵作为判定异常声音与背景噪声的准则,自适应筛选有效的模态分量;用对称中点插值法替代极值中点奇偶插值法,以缓解ESMD插值端点不明确带来的模态失真。在公共场所异常声音数据库上进行了相关实验。实验结果表明,所提出的方法与目前典型的时频信号处理方法相比,在提高公共场所异常声音分类识别率的同时,缩短异常声音的分解时间,是一种有效的公共场所异常声音特征提取方法。
【作者单位】：重庆大学光电工程学院重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;
【关键词】： 极点对称模态分解 异常声音信号 特征提取 公共场所
【基金】：国家科技惠民计划(2013GS500303) 重庆市重点科技计划(CSTC2013-JCSF40009)项目资助
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 1引言公共场所的安全监控一般以视频监控为主。由于公共场所异常事件产生时必然伴随异常声音的出现,如尖叫声、枪声、爆炸声等,且异常声音包含大量与异常事件相关的重要信息。为此,音频监控作为视频监控的有效补充,已成为公共安全监控的重要发展方向。本文研究的公共场所异常

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