智能監(jiān)控系統(tǒng)中公共場所異常聲音檢測的研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，公共場所的安全防護、智能監(jiān)控受到越來越多的關(guān)注。因為公共場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)于異常聲音檢測的研究有著重要的學(xué)術(shù)意義和實用意義。盡管部分學(xué)者已經(jīng)對特定環(huán)境下的某些聲音作了研究，但是眾所周知，公共場所環(huán)境下的異常聲音檢測非常困難，該領(lǐng)域的研究還相對滯后。本文在調(diào)研國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，對異常聲音在公共場所環(huán)境下的檢測和識別開展了以下工作：
　　 ①針對目前異常聲音研究過程中數(shù)

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

3、異常聲音識別方法辨識異常聲音；并對檢測和識別算法進行了實驗驗證。
　　 ③針對傳統(tǒng)MFCC在低信噪比環(huán)境下識別率較低的問題，分析了異常聲音信號統(tǒng)計特性，并改進了公共場所異常聲音的特征參數(shù)的提取方法。該方法首先通過FFT分析異常聲音的頻譜、能量、時序特性等；再結(jié)合聲音信號的統(tǒng)計特性，重新設(shè)計了MFCC參數(shù)提取的濾波器組，然后進行特征參數(shù)提??；并對傳統(tǒng)MFCC和改進型參數(shù)在異常聲音數(shù)據(jù)庫上進行了對比實驗。
　　 ④本論文設(shè)計