技术总结
本发明涉及一种公共场所异常声音的提取及识别方法，对极点对称模态分解(ESMD)进行改进，简称D‑ESMD，其特点是：在公共场所异常声音中加入随机T分布序列信号，减小公共场所背景噪声对异常声音特征提取的影响；针对原始ESMD在分解异常声音时，分解效果欠佳的问题，提出对称中点插值替代极值中点奇偶插值方法，提高异常声音分解效率与识别率；针对原始ESMD在有效分解模态选择上的缺陷，提出基于排列熵算法对ESMD分解得到的模态进行复杂性检测，自适应得到异常声音有效模态分量。利用本发明可以充分描述异常声音的特征，并得到较好的分类识别结果，更能够准确提取异常声音的特征，并且对环境背景噪声具有较好的鲁棒性。
技术研发人员：李伟红;田真真;龚卫国;王伟冰
受保护的技术使用者：重庆大学
文档号码：201610674982
技术研发日：2016.08.16
技术公布日：2016.12.14