基于时频矩阵动态选择的声音事件分类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于时频矩阵动态选择的声音事件分类方法及系统，包括：采集设定区域环境内的声音信号数据，进行声音信号数据的预处理；对于预处理后的声音信号，生成语谱图；将原始语谱图逐步缩小，生成多个不同大小的时频矩阵；求取各个时频矩阵与原始语谱图之间的相似度，找到最优时频矩阵，将最优时频矩阵转换为图信号；从图信号中提取出特征事件；将提取到的特征事件送入分类器，得到声音事件的分类结果。本发明有益效果：简化特征提取过程，同时设置适合的动态阈值以保证提取的特征的完整性。采用基于图信号的方法计算两图像的相似度，为每一个声音信号动态选择时频矩阵，在减少计算量的同时尽可能保留声音信号的高能量谱信息。