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文档简介

1、-AT-模型框架识别结果生态坏境声音信号设计模块预处理使用cooledit转换格式/声道,或用Matlab处理特征提取-训练数据的特征提冃-测试数据的特征提冃 -不同的特征提取可以分开或合在一起设计分类算法设计-GMM , HMM , SVM , KNN,ANN.特征提取%读取声音文件wav二 wavread（data.filenamesLfileszl 307712）; eg. 200个文件 i_files= 1:200307712是提取的样本数（限制读取的长度,约28s ） %要提取的MFCC系数个数 num_ceps_coeffs = 20;c.fs = 11025; %采样频率%设置每

2、帧大小（包含样本数） c.seg_size 二 1024;c.hop_size 二 512; % c.seg_size交叠咅盼二c.hop_size特征提取(MFCC )%帧数计算num_segments 二 floor(length(wav)-c.seg_size)/c.hop_size) + l; %初始化功率谱矩阵P 二 zeros(c.seg_size/2+1,num_SGgments);%设置窗函数c.w 二 0.5*(l-cos(2*pi*(0:c.seg_size-l)/(c.seg-size-l)1;%汉宁窗函数%逐帧做FFTfor i_p 二 l:num_segments,i

3、dx 二(l:c.seg_size) + (i_p-l)*c.hop_size;x 二 abs(fft(wav(idx) /c.w)/su m(c.w) *2).A 2;P(:丄p)二x(l:end/2+l);%x程实际中经常只用单边功率谱endcnumlfi _5Dr)fdx H zeros(cnumlfi_t+2、l)；forH*lnnumlfi_t+2% fdx(一)js制 me 耳dJTme匚 dxeKsm洲s彥障7+mpfdx (三 H min(abs(meTme_dx(一)r%Kss&_ endfreqs H f(fdx)；h H 2freqs(3cnumlfi_f+2)freqs

4、(lcnumlfi_i)r%Msl cme_lf牙er H zeros(cnumlfi_LCseglsize、2+l)；foriHlnnumlfi_Lcme_lfi-fer(sAf V freqs(一) Stf AH freqs(i+l)*一h(一)4freqs(一)freqs(i + lxreqs+ 膠 freqs(i+l)p?f 人 freqsa+2).5*-:f ; 囂(i + 1特征提取M 二 zeros(c.num_filtznum_segments); %初始化 for i_m = l:num_segments,M(:,i_m) = c.mel_filter*P(:,i_m);% 通过三角滤波器end%做对数变换

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