一种基于改进的并行模型组合的声音事件识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于改进的并行模型组合的声音事件识别方法，其步骤包括：1）录制声音事件的数据,根据干净声音事件训练得到GMM高斯混合模型，建立干净声音事件模板；2）在室内真实有噪声的环境下获取当前环境中的噪声数据，根据噪声数据训练得到GMM，建立噪声模板；3）对噪声模板和干净声音事件模板采用改进的并行模型融合的方法，得到带噪声音事件模板；4）采样得到带噪声音事件样本信号，根据带噪声音事件模板中的参数对样本信号进行声音识别。本发明专利技术通过建立能够更好描述背景噪声特征分布的GMM来作为PMC方法中一个输入，建立5种声音事件的干净GMM作为PMC的另一个输入。同时本发明专利技术保证了识别系统对噪声的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于改进的并行模型组合的声音事件识别方法，其步骤包括：1）根据干净声音事件训练得到GMM高斯混合模型，建立干净声音事件模板；2）根据噪声数据训练得到GMM高斯混合模型，建立噪声模板；3）对所述噪声模板和所述干净声音事件模板采用并行模型融合的方法，得到带噪声音事件模板；4）采样得到带噪声音事件样本信号，根据所述带噪声音事件模板中的参数对样本信号进行声音识别。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘宏，王一，李晓飞，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：