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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明涉及扬声器的质量检测技术领域，具体涉及一种基于听觉掩蔽结合SVD‑MRMR的扬声器异常声的特征提取方法。本发明首先对采集到的声音通过模拟人工听音来分析扬声器响应信号，计算得到扬声器的听觉感知掩蔽谱；接下来对听觉感知掩蔽谱进行SVD分解得到奇异值特征序列；接着通过MRMR算法提取奇异值特征序列中最优的特征，消除冗余信息，得到降维后的特征，并消除冗余信息，避免在分类过程时特征过多导致分类模型维度过高，影响模型的效率，更有利于统一衡量和评判。
主权项：1.一种基于听觉掩蔽结合SVD-MRMR的扬声器异常声的特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用传声器采集扬声器的声音信号，设传声器的采样频率为fs，单位为Hz；选取20～20000Hz的对数扫频信号作为激励信号，声音信号时长为T，单位为s；根据ITU-RBS.1387-1心理声学模型计算扬声器响应信号xt的听觉感知掩蔽谱E[k,n]，k为子带数，n为帧数，n是指将声音信号的时长T按照帧长为2048，重叠率为50％进行分帧的帧数，步骤S2:将扬声器响应信号的各子带听觉感知掩蔽谱E[k,n]构建为一个k×n阶矩阵E，秩为r，r＝mink,n，然后对矩阵E进行SVD分解得到奇异值特征向量s，将每个样本获得的特征向量s构成扬声器心理声学能量图谱的特征集Xh×r，其中h为扬声器样本数，r为特征维数；步骤S3:通过MRMR算法从数据集Xh×n中选择最优的特征子集Z，消除冗余信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于听觉掩蔽结合SVD-MRMR的扬声器异常声的特征提取方法
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