10、环境声音分析中的声学特征与特征学习

环境声音分析中的声学特征与特征学习

在环境声音分析领域，声学特征的提取和特征学习是至关重要的环节。它们有助于我们理解声音信号的本质，从而实现对声音场景和事件的准确分类与分析。下面将详细介绍各类声学特征以及特征学习的相关方法。

1. 自相关系数

自相关系数可以被解释为信号在时域中的频谱分布。在实际应用中，通常只考虑前 K 个系数，其计算公式如下：
[R(k) = \frac{\sum_{n = 0}^{N - k - 1} x[n]x[n + k]}{\sqrt{\sum_{n = 0}^{N - k - 1} x^2[n]}\sqrt{\sum_{n = 0}^{N - k - 1} x^2[n + k]}}]

2. 频谱形状特征

声音感知的研究广泛依赖于声音信号的频率内容。因此，从信号的频率表示（如频谱图）中提取特征是一种自然的选择。常见的频谱特征如下：
- 能量 ：是最直接且重要的频谱特征之一。可以直接计算为频带内幅度分量平方的总和，也常计算频带内的对数能量。
- 频谱包络 ：在概念上类似于时域包络，但处于频域。它可以看作是信号频谱所在的边界，例如可以使用线性预测编码（LPC）来近似。
- 频谱矩 ：描述了一些主要的频谱形状特征，包括频谱质心、频谱宽度、频谱不对称性和频谱平坦度。它们的计算方式与时间波形矩特征类似，只是将波形信号 (x[n]) 替换为信号的傅里叶频率分量 (X[t, f])。
- 幅度频谱平坦度 ：是频谱平坦度特征的一种替代方法。它计算为