由于公共场所异常声音的特殊性及背景噪声的复杂性，极点对称模态分解（ESMD）用于异常声音分解时，存在一些理论和技术上的缺陷。经分析认为公共场所异常声音为非线性、非平稳信号，背景噪声服从 T 分布。为此，提出改进的 ESMD 用于公共场所异常声音分解，得到有利于识别的特征。所提出方法的特点是将 T 分布噪声序列添加到具有背景噪声的异常声音信号中，以减小背景噪声对特征提取的影响；将模态分量的排列熵作为判定异常声音与背景噪声的准则，自适应筛选有效的模态分量；用对称中点插值法替代极值中点奇偶插值法，以缓解 ESMD 插值端点不明确带来的模态失真。在公共场所异常声音数据库上进行了相关实验。实验结果表明，所提出的方法与目前典型的时频信号处理方法相比，在提高公共场所异常声音分类识别率的同时，缩短异常声音的分解时间，是一种有效的公共场所异常声音特征提取方法。
极点对称模态分解 异常声音信号 特征提取 公共场所