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1. 基于MFCC和短时能量混合的异常声音识别算法

吕霄云王宏霞

计算机应用 2010, 30 (3): 796-798.

摘要（1673）

PDF （459KB）（1868）

针对现行异常声音识别算法复杂度高和特征识别率低的问题，将梅尔频率倒谱系数（MFCC）与短时能量混合特征应用到异常声音识别系统中。该混合特征使得高斯混合模型（GMM）分类器可获得比使用MFCC特征及其差分MFCC更好的分类性能。给出了系统实现的具体步骤，并通过仿真实验证明了该算法的有效性,分类器的平均识别率可达到90%以上，并且计算复杂度小。