基于单类支持向量机的异常声音检测

发布时间：2017-09-08 13:01

  本文关键词：基于单类支持向量机的异常声音检测

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【摘要】：提出基于单类支持向量机的异常声音在线检测算法。该算法针对公共场合正常的环境声音,训练一个单类支持向量机模型,用来判断声音是否属于正常的环境声音,若不是则属于需要进一步识别的异常声音。采用窗长2秒的滑动窗对声音进行分窗,对每一个窗内的声音分帧并提取梅尔倒谱系数,短时能量,频谱质心,短时平均过零率等特征。采用基于帧之间互相关系数的方法对声音自动分段。最后对分段声音的判别结果进行中值滤波。当有连续多个帧被判别为异常时判定有异常声音出现。最后检验了算法在地铁背景条件下六类异常声音的漏检率和每小时误检次数,结果表明算法能有效检测到异常声音的发生而且误检次数较低。
【作者单位】： 中国科学院大学微电子研究所;
【关键词】： 单类支持向量机 异常声音检测 特征提取 音频监控
【基金】：中科院性战略性先导科技专项(XDA06020401)
【分类号】：TN912.3;TP18
【正文快照】： 近些年随着信息化和网络化技术的发展,安全监控在国防和社会安全中的作用越来越突出。现在的监控系统主要由摄像头采集监控区域的影像视频信息来完成监控,但是仅仅基于视频的监控系统有其自身的一些缺陷。首先:一个摄像头只能监控一个方向,要做到更好的实时监控,需要摄像头能

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本文编号：814158