一种基于MFCC和人工神经网络的水下机动小目标识别方法

摘要

一种基于MFCC和人工神经网络的水下机动小目标识别方法，所述方法包括：对待识别目标的原始声音信号s(n)进行预处理，得到每个语音帧的时域信号x(n)；提取时域信号x(n)的MFCC特征量，利用MFCC特征量进行二次特征提取获取差分MFCC特征量，将MFCC特征量、差分MFCC特征量和x(n)的峰值频率进行结合，形成MFCC混合特征量，将所述MFCC混合特征向量输入到训练好的人工神经网络分类器进行识别，输出识别的类型。本发明的方法提取的MFCC混合特征模仿人的听觉特性，将人耳出色的声音信号处理能力有效地应用于水下机动小目标分类；同时利用了信号的帧间特征，减小了环境噪声产生的误差，提高了水下机动小目标的识别率。