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| 稿件标题： | 基于DLPCC和ELM的装甲车辆声识别 |
| 稿件作者： | 樊新海，石文雷，张传清 |
| 栏目名称： | 装备理论与装备技术 |
| 关键词： | 动态线性预测倒谱系数；极限学习机；特征提取；声识别 |
| 文章摘要： | 以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象，提出了一种基于动态线性预测倒谱系数（DLPCC）和极限学习机（ELM）的装甲车辆声识别模型。该模型以DLPCC为特征，对不同工况下的装甲车辆噪声信号进行特征提取。根据噪声信号特征对ELM进行特征训练和识别，获得噪声识别模型。实验结果表明，DLPCC能更好地体现噪声特征，识别效果优于传统的LPCC。与传统的BP神经网络以及概率神经网络（PNN）相比，以极限学习机为分类器的识别模型具有用时短、准确率高的特点，识别率达到91%以上。 |
| 稿件基金： | 武器装备军内科研项目（2015ZB21） |
| 引用本文格式： | 樊新海，石文雷，张传清.基于DLPCC和ELM的装甲车辆声识别［J］.兵器装备工程学报，2018,39(7):20-25. FAN Xinhai，SHI Wenlei，ZHANG Chuanqing.Research on Armored Vehicle Acoustic Classification Based on DLPCC and ELM［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2018,39(7):20-25. |
| 刊期名称： | 2018年07期 |
| 出版时间： | 2018年7月 |
| 上线时间： | 2018年7月28日 |
| 浏览次数： | 2933 |
| 下载次数： | 757 |
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