基于频域信号稀疏编码的按键音分类方法

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按键音的分类识别是目前键盘制造业普遍关注的一个研究热点,稀疏编码在模式识别领域也得到越来越多的应用.Wright等提出了稀疏表示分类(SRC)方法,将分类问题转化为稀疏表示问题.Liu等采用的移不变稀疏编码提取局部时域特征,但在鲁棒性和计算效率方面有待提高.本文提出了一种基于频域信号稀疏编码的按键音分类方法,该方法通过选取入耳听觉响应范围内的频域信号,采用K-SVD算法进行字典学习与稀疏表示,根据测试样本稀疏系数与标准稀疏系数互相关的结果大小进行分类.该方法采用频域信号解决了特征时移问题,提高分类的准确性;对稀疏系数进行互相关避免了信号的重构,减小了系统冗余.
作者：徐自翔王绪隆张仲宁杨京程建春
作者单位：近代声学教育部重点实验室南京大学声学研究所,江苏南京210093
母体文献：2018年全国声学大会论文集
会议名称：2018年全国声学大会  
会议时间：2018年11月1日
会议地点：北京
主办单位：中国声学学会
语种：chi
分类号：TP3TG5
关键词：按键音  分类识别  频域信号  稀疏编码
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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2024-12-1 20:16 上传 基于频域信号稀疏编码的按键音分类方法.pdf

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