【摘 要】
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针对鸣笛抓拍系统会产生误判的问题,提出了一种基于子带谱熵法和支持向量机的汽车鸣笛识别算法.首先,使用子带谱熵法对声音样本进行初判,将子带谱熵高于阈值的样本直接判定为非鸣笛样本.然后,对初判为鸣笛的样本中的疑似鸣笛部分进行分割,并提取Mel频率倒谱系数作为声音的特征.最后,使用支持向量机对分割结果进行进一步分类,并使用粒子群算法与遗传算法的融合来优化支持向量机的参数.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.在对实际采集样本的鸣笛识别中,该算法也取得了较高的准确率.
【机 构】
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南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院,杭州爱华智能科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0503500),江苏省自然科学基金资助项目(BK20171031)。
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针对鸣笛抓拍系统会产生误判的问题,提出了一种基于子带谱熵法和支持向量机的汽车鸣笛识别算法.首先,使用子带谱熵法对声音样本进行初判,将子带谱熵高于阈值的样本直接判定为非鸣笛样本.然后,对初判为鸣笛的样本中的疑似鸣笛部分进行分割,并提取Mel频率倒谱系数作为声音的特征.最后,使用支持向量机对分割结果进行进一步分类,并使用粒子群算法与遗传算法的融合来优化支持向量机的参数.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.在对实际采集样本的鸣笛识别中,该算法也取得了较高的准确率.
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