智能監(jiān)控系統(tǒng)中公共場(chǎng)所異常聲音檢測(cè)的研究.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展，公共場(chǎng)所的安全防護(hù)、智能監(jiān)控受到越來(lái)越多的關(guān)注。因?yàn)楣矆?chǎng)所的異常聲音能夠有效地反應(yīng)重大事故和危急情況的發(fā)生，所以關(guān)于異常聲音檢測(cè)的研究有著重要的學(xué)術(shù)意義和實(shí)用意義。盡管部分學(xué)者已經(jīng)對(duì)特定環(huán)境下的某些聲音作了研究，但是眾所周知，公共場(chǎng)所環(huán)境下的異常聲音檢測(cè)非常困難，該領(lǐng)域的研究還相對(duì)滯后。本文在調(diào)研國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，對(duì)異常聲音在公共場(chǎng)所環(huán)境下的檢測(cè)和識(shí)別開(kāi)展了以下工作：
　　 ①針對(duì)目前異常聲音研究過(guò)程中數(shù)

2、據(jù)庫(kù)資源相對(duì)缺乏、不統(tǒng)一的問(wèn)題，借鑒國(guó)內(nèi)外異常聲音研究的經(jīng)驗(yàn)和成果，根據(jù)公共場(chǎng)所異常聲音發(fā)生的概率和危害程度，收集和建立了公共場(chǎng)所異常聲音數(shù)據(jù)庫(kù)(ASDI)，其中包括槍聲、爆炸聲、玻璃破碎聲等。
　　 ②根據(jù)異常聲音和公共場(chǎng)所背景噪聲的特性差異，研究了異常聲音的檢測(cè)和識(shí)別方法。通過(guò)小波變換分析信號(hào)的高頻特性，采用基于能量變化的算法檢測(cè)異常聲音；采取反應(yīng)人耳聽(tīng)覺(jué)特性的MFCC參數(shù)及其差分系數(shù)描述異常聲音信號(hào)的特征；利用基于HMM的

3、異常聲音識(shí)別方法辨識(shí)異常聲音；并對(duì)檢測(cè)和識(shí)別算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　 ③針對(duì)傳統(tǒng)MFCC在低信噪比環(huán)境下識(shí)別率較低的問(wèn)題，分析了異常聲音信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性，并改進(jìn)了公共場(chǎng)所異常聲音的特征參數(shù)的提取方法。該方法首先通過(guò)FFT分析異常聲音的頻譜、能量、時(shí)序特性等；再結(jié)合聲音信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性，重新設(shè)計(jì)了MFCC參數(shù)提取的濾波器組，然后進(jìn)行特征參數(shù)提?。徊?duì)傳統(tǒng)MFCC和改進(jìn)型參數(shù)在異常聲音數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
　　 ④本論文設(shè)計(jì)