随着自动驾驶汽车研究的不断深入,对其环境感知系统提出了更高的要求.为了使自动驾驶汽车适应更复杂的交通环境,研究了低信噪比声学环境感知技术,提出改进的小波包去噪方法;采用经验模态分解(EMD)的方法改进梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取;采用支持向量机(SVM)识别模型完成低信噪比交通环境声音识别.实验结果表明,本文提取的去噪方法提高声音事件信噪比的同时保持声音特征,且对噪声有自适应性;改进的MFCC提取方法一定程度上提高了特征参数的抗噪性能.通过对低信噪比交通环境声音去噪和特征参数优化后,其平均识别率比优化前提高了33.34％,并改变了识别率骤降的趋势.
交通环境声音事件 小波包去噪 经验模态分解 梅尔频率倒谱系数 支持向量机