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針對(duì)各種環(huán)境聲音對(duì)聲音事件識(shí)別的影響，提出一種基于優(yōu)化的正交匹配追蹤（ OOMP）和深度置信網(wǎng)（DBN）的聲音事件識(shí)別方法。首先，利用粒子群優(yōu)化（PSO）算法優(yōu)化OMP稀疏分解，在實(shí)現(xiàn)正交匹配追蹤（OMP）的快速稀疏分解的同時(shí)，保留聲音信號(hào)的主體部分，抑制噪聲對(duì)聲音信號(hào)的影響；接著，對(duì)重構(gòu)聲音信號(hào)提取Mel頻率倒譜系數(shù)（ MFCC）、OMP時(shí)一頻特征和基音頻率（Pitch）特征，組成OOMP的復(fù)合特征；最后，使用DBN對(duì)提取的OOMP特征進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，并對(duì)40種聲音事件在不同環(huán)境不同信噪比下進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，OOMP特征結(jié)合DBN的方法適用于各種環(huán)境聲下的聲音事件識(shí)別，而且能有效地識(shí)別各種環(huán)境下的聲音事件，即使在信噪比（ SNR）為0 dB的情況下，仍然能保持平均60%的識(shí)別率。
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