一种基于EEMD的异常声音识别方法

韦娟¹, 顾兴权¹, 宁方立²

1. 西安电子科技大学 通信工程学院, 西安 710071;
2. 西北工业大学 机电学院, 西安 710072

收稿日期:2020-06-25发布日期:2021-03-11

作者简介:韦娟(1973-),女,副教授,E-mail:weijuan@xidian.edu.cn.
基金资助:国家自然科学基金项目（51675425）；陕西省重点研发计划项目（2018GY-181，2020ZDLGY06-09）

An Abnormal Sound Recognition Method Based on EEMD

WEI Juan¹, GU Xing-quan¹, NING Fang-li²

1. School of Communication Engineering, Xidian University, Xi'an 710071, China;
2. School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China

Received:2020-06-25Published:2021-03-11

摘要/Abstract

摘要： 为了优化组合特征在异常声音识别中的效率，提出一种用集合经验模态分解（EEMD）对异常声音帧信号进行有效性检测和提取多层特征的算法.首先对异常声音帧信号进行集合经验模态分解，得到固有模态函数；然后根据给定的固有模态函数层数阈值，对该帧信号进行有效性检测；再对有效帧信号的每一层固有模态函数提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、短时能量和能量比，并将它们归一化后拼接成多层特征.根据提取的特征，用深度卷积神经网络实现异常声音识别分类.仿真结果表明，提出的新方法在4类异常声音识别中的识别率可以达到98.65%.
中图分类号:
TP391

引用本文

韦娟, 顾兴权, 宁方立. 一种基于EEMD的异常声音识别方法[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(5): 112-117.
WEI Juan, GU Xing-quan, NING Fang-li. An Abnormal Sound Recognition Method Based on EEMD[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(5): 112-117.





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