申请/专利权人：哈尔滨工程大学

申请日：2023-09-25

公开（公告）日：2023-12-19

公开（公告）号：CN117251822A

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F18/213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：一种新的加权梅尔频率倒谱特征融合方法，它属于水声目标识别领域。本发明解决了基于现有的权值选择方法所得到融合特征的可分性差，对识别准确率提升的效果有限的问题。本发明通过对MFCC特征进行差分运算，得到一阶差分特征，再对一阶差分特征进行差分运算，得到二阶差分特征，再将MFCC特征、一阶差分特征和二阶差分特征进行线性加权，构造一个与MFCC特征同维度的融合特征，本发明融合后的特征包含大量的时间维度上的信息，因此相比较于MFCC特征稳健性更强。而且通过计算两类不同目标的特征概率密度分布函数之间的距离，并通过寻找特征分布距离的最大值来确定权值，根据权值融合后的特征保证了最大化的特征可分性。本发明方法可以应用于水声目标识别。

主权项：1.一种新的加权梅尔频率倒谱特征融合方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、对辐射噪声信号进行分帧处理后，再分别对分帧处理得到的每一帧信号进行加窗，得到各帧加窗信号；步骤二、分别对每帧加窗信号进行傅里叶变换，得到傅里叶变换后的各帧加窗信号；步骤三、设置梅尔滤波器组，所述梅尔滤波器组内包括L个梅尔滤波器，L个梅尔滤波器将频谱分为L个频带；再分别将傅里叶变换后的各帧加窗信号经过梅尔滤波器组，得到傅里叶变换后的每帧加窗信号经过各个梅尔滤波器的输出能量；步骤四、对于傅里叶变换后的第m帧加窗信号Xmω，对Xmω经过各个梅尔滤波器输出的能量分别取对数，利用取对数的结果组成第m帧信号的对数能量矩阵Em；同理，分别得到各帧信号的对数能量矩阵；步骤五、分别对每帧信号的对数能量矩阵进行离散余弦变换，根据离散余弦变换结果得到每帧信号的MFCC特征；步骤六、对每帧信号的MFCC特征进行差分运算，得到每帧信号的一阶差分特征；再对每帧信号的一阶差分特征进行差分运算，得到每帧信号的二阶差分特征；步骤七、各帧信号的MFCC特征串联得到辐射噪声信号的MFCC特征，各帧信号的一阶差分特征串联得到辐射噪声信号的一阶差分特征，各帧信号的二阶差分特征串联得到辐射噪声信号的二阶差分特征；步骤八、对辐射噪声信号的MFCC特征、一阶差分特征和二阶差分特征进行加权融合，得到辐射噪声信号的加权梅尔频率倒谱特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 一种新的加权梅尔频率倒谱特征融合方法

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