声学事件检测中的鲁棒特征提取算法研究

资 源 简 介

声学事件检测中的鲁棒特征提取算法研究

详 情 说 明

在复杂声学环境下的鲁棒特征提取是声学事件检测系统的关键挑战。实验证明，不同特征域在面对噪声干扰时表现出显著差异的鲁棒特性。

时域特征（短时能量+短时过零率）在纯净环境中表现最优（88.89%准确率），其优势在于计算简单且能有效捕捉突发性声学事件。但当引入环境噪声后，时域特征的幅度信息易受噪声污染，导致能量阈值失效。

频域特征（83.33%纯净准确率）对稳态噪声敏感，虽然能通过频谱形状区分事件类型，但在噪声频谱与目标事件重叠时（如车辆噪声覆盖鸟鸣谐波），识别性能急剧下降。

时频域特征展现出特殊的抗噪优势（77.78%→加噪后下降最少），其鲁棒性源于：1）联合时空信息缓解了噪声的局部干扰；2）通过时间维度上的特征演化模式（如鸟叫声的时频轮廓）实现噪声抑制。动态时间规整算法进一步增强了时频模式匹配的容错能力。

工程应用建议：在低噪声场景优先采用轻量级时域特征；高噪声环境应切换到时频域分析，虽然会增加20-30%计算量，但能保持70%以上的稳定识别率。未来可探索时频特征与神经网络噪声抑制模块的级联方案。