公开(公告)号：CN105654944B

公开(公告)日：2019-11-01

申请号：CN201511020925.3

申请日：2015-12-30

申请人： 中国科学院自动化研究所 ,  国网山西省电力公司电力科学研究院 ,  山西振中电力股份有限公司

发明人： 刘文举 ,  胡鹏飞 ,  张邯平 ,  高鹏 ,  董理科 ,  刘晓飞 ,  乔利玮 ,  王桐

IPC分类号： G10L15/14 ,  G10L15/06 ,  G10L15/04

摘要： 本发明公开了一种融合了短时与长时特征建模的环境声识别方法及装置。本发明提出了一种模型级联融合的方法，使得短时和长时的信息在整个识别过程中都能够得以运用。本发明的方案包括下列步骤：对于滑动窗，首先基于短时特征使用混合高斯模型(GMM)建模进行预分类；对GMM的分类结果，进行置信度判别，置信度高的结果直接作为最终的分类结果，置信度较低时，则基于长时特征再分类；在第二阶段，基于对GMM分类结果混淆矩阵的分析，找出容易混淆的类，训练这些类之间的支持向量机(SVM)分类模型，使用SVM进行再分类。第二阶段的建模过程使用GMM的概率得分加入长时特征一起作为SVM的输入。

公开(公告)号：CN105654944A

公开(公告)日：2016-06-08

申请号：CN201511020925.3

申请日：2015-12-30

申请人： 中国科学院自动化研究所 ,  国网山西省电力公司电力科学研究院 ,  山西振中电力股份有限公司

发明人： 刘文举 ,  胡鹏飞 ,  张邯平 ,  高鹏 ,  董理科 ,  刘晓飞 ,  乔利玮 ,  王桐

IPC分类号： G10L15/14 ,  G10L15/04

摘要： 本发明公开了一种融合了短时与长时特征建模的环境声识别方法及装置。本发明提出了一种模型级联融合的方法，使得短时和长时的信息在整个识别过程中都能够得以运用。本发明的方案包括下列步骤：对于滑动窗，首先基于短时特征使用混合高斯模型(GMM)建模进行预分类；对GMM的分类结果，进行置信度判别，置信度高的结果直接作为最终的分类结果，置信度较低时，则基于长时特征再分类；在第二阶段，基于对GMM分类结果混淆矩阵的分析，找出容易混淆的类，训练这些类之间的支持向量机(SVM)分类模型，使用SVM进行再分类。第二阶段的建模过程使用GMM的概率得分加入长时特征一起作为SVM的输入。