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提出基于單類支持向量機的異常聲音在線檢測算法。該算法針對公共場合正常的環(huán)境聲音，訓(xùn)練一個單類支持向量機模型，用來判斷聲音是否屬于正常的環(huán)境聲音，若不是則屬于需要進(jìn)一步識別的異常聲音。采用窗長2秒的滑動窗對聲音進(jìn)行分窗，對每一個窗內(nèi)的聲音分幀并提取梅爾倒譜系數(shù)，短時能量，頻譜質(zhì)心，短時平均過零率等特征。采用基于幀之間互相關(guān)系數(shù)的方法對聲音自動分段。最后對分段聲音的判別結(jié)果進(jìn)行中值濾波。當(dāng)有連續(xù)多個幀被判別為異常時判定有異常聲音出現(xiàn)。最后檢驗了算法在地鐵背景條件下六類異常聲音的漏檢率和每小時誤檢次數(shù)，結(jié)果表明算法能有效檢測到異常聲音的發(fā)生而且誤檢次數(shù)較低。
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