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一种基于背景声音识别的社会情境感知方法

杨曜  郭斌  於志文  
【摘要】:随着社会需求的不断扩大及技术的不断发展,人们之间的社会交互也越来越多。理解社会交互特征并能感知用户所处的社会情境语义(如在开会、在上课),对于促进和辅助用户社会活动具有重要意义。本文从背景声音的角度对社会交互进行理解,目的是通过对背景声音差异性特征的提取,识别用户所处的社会情境。我们提出了一种基于背景声音识别的社会情境感知方法,该方法采用Melfrequency cepstral coefficients(MFCCs,即Mel频率倒谱系数)分析声音信号,路径搜索限制和搜索过滤的改进Dynamic Time Warping(DTW)算法作为识别器。通过对11种社会情境背景声音的采集和识别,证明本算法能有效识别用户所处的社会情境,且其运算效率与识别率比传统DTW算法有提高。

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