資料介紹
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,用科學(xué)技術(shù)方法來保障人們所處環(huán)境的安全越來越得到重視。異常聲音識別技術(shù)是近年來語音識別的一個(gè)新興的研究方向,通過對聲音信號的監(jiān)測跟蹤,能及時(shí)判斷出是否有異常事件發(fā)生,進(jìn)而采取相應(yīng)的措施。一般來言,當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)異常時(shí),往往都伴隨著異常的響動(dòng)。因此我們可以通過對發(fā)動(dòng)機(jī)的異常聲音的監(jiān)控識別,來判斷是否出現(xiàn)了異常,以便提前得到處理,可以預(yù)防危急事件的發(fā)生。
本文研究的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)聲音識別屬于非語音的識別問題。一直以來,對語音識別的研究很多,但是對于非語音方面的研究卻很匱乏,大多數(shù)是把基于單一的GMM,SVM (Support Vector Machine),HMM(Hidden Markov ModeD等作為分類器,效果并不理想,因此本文考慮用GMM-UBM的方法作為識別模型,實(shí)驗(yàn)證明,識別率比單一的分類器模型高很多。
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