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本文研究在车型识别中基于听觉模型的特征提取算法.地面目标声信号的产生过程与语音信号有诸多的相似性,在对地面目标信号进行分析时,可以借鉴语音处理中的经验.本文以4阶Gammatone滤波器为基础,提出了一种适用于车辆信号的基于耳蜗基底膜特性的倒谱系数提取方法,并在BP神经网络下,对两类地面车辆样本数据,测试验证了提取特征的有效性.实验证明,该方法能准确地表征声目标频带-能量特征,在同阶特征向量下其分类正确率高于传统MFCC(Mel频率倒谱系数)特征.