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針對各種環境聲音對聲音事件識別的影響，提出一種基于優化的正交匹配追蹤（ OOMP）和深度置信網（DBN）的聲音事件識別方法。首先，利用粒子群優化（PSO）算法優化OMP稀疏分解，在實現正交匹配追蹤（OMP）的快速稀疏分解的同時，保留聲音信號的主體部分，抑制噪聲對聲音信號的影響；接著，對重構聲音信號提取Mel頻率倒譜系數（ MFCC）、OMP時一頻特征和基音頻率（Pitch）特征，組成OOMP的復合特征；最后，使用DBN對提取的OOMP特征進行特征學習，并對40種聲音事件在不同環境不同信噪比下進行識別。實驗結果表明，OOMP特征結合DBN的方法適用于各種環境聲下的聲音事件識別，而且能有效地識別各種環境下的聲音事件，即使在信噪比（ SNR）為0 dB的情況下，仍然能保持平均60%的識別率。
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