基于小波包和HMM的战场声信号识别

被引：6

作者：

黎锁平 ^{[1
]}

周勇 ^{[2
,3
]}

周永强 ^{[2
]}

候尚林 ^{[1
]}

机构：

[1] 兰州理工大学理学院

[2] 兰州理工大学电气工程与信息工程学院

[3] 部队

来源：

弹箭与制导学报 | 2014年 / 34卷 / 05期

关键词：

战场声信号; 目标识别; 小波包; 隐马尔科夫模型;

D O I：

10.15892/j.cnki.djzdxb.2014.05.040

中图分类号：

TN911.7 [信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

针对战场声信号复杂多变的特点,提出了一种基于小波包特征参数(WPFC)和隐马尔科夫模型(HMM)相结合的战场声目标识别方法。该方法利用小波包对信号高、低频段能进行精细划分,从而得到更能反映战场声信号特征的小波包特征参数;并利用HMM具有很强的表征时变信号能力的优点,将HMM作为训练识别模型。仿真结果表明了此方法的准确性和可行性。

引用

页码：161 / 164

页数：4

共 7 条

[1]

基于小波变换的说话人识别应用研究 [D].