公开(公告)号：CN108269566A

公开(公告)日：2018-07-10

申请号：CN201810043796.7

申请日：2018-01-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 李阳 ,  谢萌蕤 ,  许志勇 ,  赵兆

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/04 ,  G10L15/08 ,  G10L25/21

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度子带能量集特征的膛口波识别方法。该方法针对复杂环境下的枪声识别问题，首先利用基于GMM的自动分段算法从连续音频样本中截取出有声片段；接着对有声片段采用多尺度子带滤波器组滤波处理；然后对滤波后的样本进行起点校准和变尺度分帧，并对各个子带输出提取短时能量和能量比特征，得到能够充分表征膛口波和非膛口波时频域差异的能量集特征；最后利用SVM进行分类识别。本发明实现简单，对户外连续音频监控数据中突发枪击等异常声事件的检测与标识有重要意义。

公开(公告)号：CN108269566B

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN201810043796.7

申请日：2018-01-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 许志勇 ,  赵兆 ,  李阳 ,  谢萌蕤

IPC: G10L15/02 ,  G10L15/04 ,  G10L15/08 ,  G10L25/21

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度子带能量集特征的膛口波识别方法。该方法针对复杂环境下的枪声识别问题，首先利用基于GMM的自动分段算法从连续音频样本中截取出有声片段；接着对有声片段采用多尺度子带滤波器组滤波处理；然后对滤波后的样本进行起点校准和变尺度分帧，并对各个子带输出提取短时能量和能量比特征，得到能够充分表征膛口波和非膛口波时频域差异的能量集特征；最后利用SVM进行分类识别。本发明实现简单，对户外连续音频监控数据中突发枪击等异常声事件的检测与标识有重要意义。