[发明专利]复杂噪声基底下短时特征声信号时频域辨识与检测方法

权利要求书

1.一种复杂噪声基底下短时特征声信号时频域辨识与检测方法，其特征在于，包括三个步骤：

第一步，似然帧检测：采用信噪比阈值法检测特征信号似然突变，检测出声强高于基底噪声的突发时短信号；

第二步，似然信号时域定位：在第一步检测出的似然帧内，利用离散小波变换技术检测短时特征声信号的发生和突变点，并在时域定位，为后续步骤提供热点邻域内信号；

第三步，似然信号频谱模板匹配检测：在第二步检测出的突变峰值热点邻域内以峰值点为轴对称截取短时特征声信号，利用频谱包络模板匹配对特征声信号进行诊断和识别，确定声强高于基底噪声的突发时短信号是随机噪声信号还是待检测特征声信号。

2.根据权利要求1所述的复杂噪声基底下短时特征声信号时频域辨识与检测方法，其特征是：所述的似然帧检测是指：根据特征声信号对背景噪声信号强度确定似然信号信噪比阈值，将特征声信号样本声强与本地数据库中不同等级基底噪声对比，设定适用信噪比阈值参数θ_SNR，对短时音频信号帧中信噪比大于θ_SNR的帧判定为特征信号似然帧，似然帧具有待检测信号的时域突变特征，然后根据不同情况下声音信号样本的波形、短时能量，经过统计计算获得时域声强信噪比阈值，以确保能够区分本底噪声和突变声信号。

3.根据权利要求1所述的复杂噪声基底下短时特征声信号时频域辨识与检测方法，其特征是：所述的似然信号时域定位是指：在特征突变信号奇异性检测与定位中，使用墨西哥草帽小波在不同尺度下分解与重构原始信号，从而检测和定位复杂噪声基底下似然信号发生的时域突变点。

4.根据权利要求1所述的复杂噪声基底下短时特征声信号时频域辨识与检测方法，其特征是：所述的频谱包络模板匹配是指：在设定额定时限的突变信号峰值对称邻域内，分别采用谐波自相关算法和MFCC计算声信号基频和突变信号频谱包络，根据频谱包络实时匹配算法将似然信号频谱包络与本地数据库中特征声信号频谱包络模板进行匹配运算，检验所测得突变信号是否为待检测特征声信号；系统使用前先在本地数据库中通过试验建立特征声信号n阶MFCC系数模型，待检测到似然信号完成第一步和第二步得到实测似然声信号n阶MFCC系数后，将特征声信号n阶MFCC系数模型和似然信号n阶MFCC系数按照余弦法则比对获得频谱包络特征匹配度，按照匹配度设定阈值给出似然信号为特征声信号的确认，还是为虚假报警的最终判定结果。