基于时频域分析的异常人声检测方法专利登记公告

专利名称：基于时频域分析的异常人声检测方法

摘要：本发明涉及一种基于时频域分析的异常人声检测方法。该方法首先计算实时更新的监控场景背景声音强度，检测并提取声音强度突变片段；然后提取异常片段的均值滤波梅尔频率倒谱系数；最后将提取到的异常片段声音梅尔频率倒谱系数参数作为观测序列，输入训练好的改进隐马尔科夫过程模型，根据人声频率特征，分析该异常片段是否为异常人声。其中隐马尔科夫过程模型加入时序相关性进行改进。该方法结合时域提取能量突变帧和频域范围验证，可有效检测到异常人声，实时性好，抗噪声性能强，鲁棒性较好。

专利类型：发明专利

专利号：CN201210109092.8

专利申请（专利权）人：中国人民解放军国防科学技术大学

专利发明（设计）人：谢剑斌;李沛秦;刘通;闫玮;唐朝京;谢昌颐

主权项：一种基于时频域分析的异常人声检测方法，其特征在于：该方法包括时域处理和频域处理，在时域处理阶段，通过计算短时声音强度来获取并实时更新监控场景背景声音强度，提取存在声音强度突变的异常声音片段；在频域处理阶段，首先对异常声音片段提取经过均值滤波的梅尔频率倒谱系数(Mel?Frequency?Cepstrum?Coefficients，MFCC)，将提取到的异常片段声音MFCC作为观测序列，输入训练好的改进隐马尔科夫过程(Hidden?Markov?Model，HMM)模型，分析该异常片段是否为异常人声，包括如

专利地区：湖南