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异常声信号采集与识别系统设计与实现

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通过异常声监测危险事件逐渐成为公共安全监测的有力手段之一.本项目设计并实现一种异常声信号采集与识别系统,使用Respeaker开发板作拾音器检测周围环境是否存在异常声.若存在异常声,拾音器则进行采集并通过无线传输的方式将音频上传至服务器,由服务器对每段音频依次进行预处理、特征提取及模型预测,最后输出识别结果.项目使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)训练了尖叫声、鸣笛声、鞭炮声三种异常声的识别模型.实验结果表明,该系统能够较准确地识别出三种异常声音,具有一定的应用价值,可以作为后续异常声信号识别的参考.
Design and Implementation of Abnormal Sound Signal Acquisition and Recognition System

郭梦寒、谭景文、刘亦凡、江富荣、赵丹诚

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桂林电子科技大学,广西 桂林 541004

异常声信号 端点检测 特征提取 卷积神经网络(CNN)

国家级大学生创新训练项目

202010595046

2022

10.16311/j.audioe.2022.01.024

电声技术
电视电声研究所(中国电子科技集团公司第三研究所)

电声技术

影响因子：0.259
ISSN：1002-8684
年,卷(期)：2022.46(1)
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