一种基于Bark域能量分布的噪声分类方法

摘要

对不同种类噪声的分类处理,可以提高噪声环境下语音信号处理的性能。为了能够准确地区分各类噪声,提出了一种基于Bark域噪声能量分布特性的噪声分类方法。通过将噪声能量从均匀时频空间映射到Bark空间,构造了一个能够有效区分各种噪声的22维特征向量,并使用支持向量机(SVM)进行模型训练和噪声分类。实验结果表明:所提出的噪声分类方法具有非常高的分类准确率,对用于实验的两种噪声数据集的平均分类准确率分别为99.50%和93.44%。