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蛙類聲紋辨識

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蛙類聲紋辨識. 陳亞仲. Presenter Chia-Cheng Chen. 大綱. 介紹 方法 實驗結果 結論. 介紹. 能量端點偵測法,目前是廣泛的使用到聲音端點偵測的使用上。 熵值 (entropy) 端點偵測法雖有較佳的抗噪能力,但背景雜訊不穩定的頻譜分佈,會導致非有聲段部份的熵值起伏劇烈而影響端點的偵測。因此本文提出平均能量熵值端點偵測法 (average energy entropy endpoint detection, AEE) 來改善上述問題 。. 方法. 特徵擷取. 建立模型. 樣本訊號. 特徵擷取. 辨識. 測試訊號.

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Presentation Transcript
slide1

蛙類聲紋辨識

陳亞仲

Presenter Chia-Cheng Chen

slide2
大綱
  • 介紹
  • 方法
  • 實驗結果
  • 結論
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介紹
  • 能量端點偵測法,目前是廣泛的使用到聲音端點偵測的使用上。
  • 熵值(entropy)端點偵測法雖有較佳的抗噪能力,但背景雜訊不穩定的頻譜分佈,會導致非有聲段部份的熵值起伏劇烈而影響端點的偵測。因此本文提出平均能量熵值端點偵測法(average energy entropy endpoint detection, AEE)來改善上述問題。
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方法

特徵擷取

建立模型

樣本訊號

特徵擷取

辨識

測試訊號

辨識結果

slide5
方法

預強調

音框化

端點偵測

窗函數

特徵參數

slide6
方法
  • 端點偵測
    • 平均熵值
  • 特徵參數
    • 線性預估係數
  • 辨識方法
    • 多段式平均頻譜法
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方法
  • 端點偵測
    • 絕對值能量法
    • 平方和能量法
    • 熵值端點偵測法
slide8
方法
  • 平方和能量法
  • 絕對值能量法
slide9
方法
  • 平均熵值法
slide10
方法
  • 特徵參數
    • 線性預估係數
      • 自相關分析
      • 杜賓演算法
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方法
  • 自相關分析

m:the autocorrelation lag

p:the order of the LPC analysis

slide12
方法
  • 杜賓演算法(Durbin algorithm)
    • Step1: E(0)=R(0)
    • Step2:
    • Step3:
    • Step4:
    • Step5:
slide13
方法
  • 辨識方法
    • 多段式平均頻譜法
      • 任意設定每個音框的初始階層(Stage)
      • 計算每階層內之音框的頻譜平均值
      • 計算每個音框對各階層的平均頻譜的距離值
      • 計算累計最小距離值
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方法

狀態

4

6

2

2

4

3

5

4

5

1

2

2

音框

6

9

11

8

5

4

8

9

5

10

1

3

slide17
結論
  • 平均能量熵值法(AEE)在每段頻率成份間加入了平均能量值,以增強頻譜上的能量分佈之穩定性。
  • 利用所提出MSAS比傳統使用DTW能改善辨識率。
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實驗測試

台北樹蛙

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實驗測試

小雨蛙

slide20
實驗測試

小雨蛙

小雨蛙(10db)

slide21
實驗測試

小雨蛙(10db)