基于仿生听觉系统中耳蜗模型的海豚哨声信号听觉特征提取方法
专利汇可以提供基于仿生听觉系统中耳蜗模型的海豚哨声信号听觉特征提取方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 的目的在于提供基于仿生听觉系统中 耳 蜗模型的海豚哨声 信号 听觉特征提取方法，采用如下步骤：(1)对信号进行归一化预处理；(2)将步骤1得到的信号通过Gammatone听觉 滤波器 组，得到M个子带信号；(3)对步骤2子带信号做快速傅里叶变换，通过 低通滤波器 ，并生成听觉谱；(4)将步骤3子带信号通过Meddis内毛细胞模型，对子带听觉谱自适应处理，得到增强后的听觉谱，(5)计算听觉谱各个子带听觉谱 能量 ，获得M维 特征向量 。本发明可以解决 现有技术 中，运算量大，无法快速提取特征；对非线性信号，非平稳 信号处理 效果不理想；对背景噪声的高依赖性，应用局限性的问题。，下面是基于仿生听觉系统中耳蜗模型的海豚哨声信号听觉特征提取方法专利的具体信息内容。
1.基于仿生听觉系统中耳蜗模型的海豚哨声信号听觉特征提取方法，其特征是：
(1)对海豚叫声进行采样，得到实录信号s(n)，对实录信号s(n)进行归一化预处理：
(2)将步骤(1)得到的信号通过Gammatone听觉滤波器组，得到M个子带信号，M为滤波器个数，对各子带信号进行快速FFT变换；
Gammatone滤波器的冲激响应为：
式中：a表示gammatone滤波器的幅度因子，n表示gammatone滤波器的阶数，fc表示gammatone滤波器的中心频率，表示gammatone滤波器的初始相位，2πbERB(fc)表示阻尼因子，u(t)表示单位阶跃函数；
ERB表示等效矩形带宽，其表达式为：ERB(fc)＝24.7+0.108fc；
对gammatone滤波器冲激响应函数做拉普拉斯变换如下：
其中，A为滤波器增益，n为滤波器阶数，fc为中心频率，为相位，b＝2πERB(fc),w＝2πfc；
(3)对步骤(2)子带信号做快速傅里叶变换，通过低通滤波器，并生成听觉谱；
(4)对步骤(2)滤波后的信号通过Meddis内毛细胞模型进行半波整流，生成模拟人耳感知的听觉谱，对听觉谱各个通道频带能量进行计算，形成含有听觉特征的特征向量；
(5)对各听觉谱各个通道频带能量进行计算，形成含有听觉特征的特征向量：
2.根据权利要求1所述的基于仿生听觉系统中耳蜗模型的海豚哨声信号听觉特征提取方法，其特征是：Meddis模型包含五个物理量：细胞膜渗透性、内耳毛细胞中神经递质的量、毛细胞间隙神经递质的量、再生库中神经递质的量、激发概率：
(1)细胞膜渗透性：
反映神经递质从内毛细胞中向毛细胞间隙传输能力的渗透性通过如下方式描述：
k(t)是细胞膜渗透性，stim(t)是输入声波的瞬时幅度，A,B,g是细胞参数，k(t)＝A/(A+B)g表示细胞膜的自发响应；
(2)内耳毛细胞中神经递质的量：
内耳毛细胞中神经递质的量q(t)随时间变化率可用下式表示：
其中，y(1-q(t))是制造厂补充到毛细胞神经递质的量，xw(t)是通过再生库流回毛细胞神经递质的量，-k(t)q(t)从毛细胞内流到细胞间隙神经递质的量；
(3)细胞外部神经递质的量：
细胞外部神经递质的量c(t)随时间变化用下式描述：
其中，k(t)q(t)是内毛细胞流入细胞间隙的神经递质，-lc(t)是细胞间隙流出的神经递质，-rc(t)是从细胞间隙流出到再生库中的神经递质；
(4)再生库中神经递质的量：
再生库中神经递质的量w(t)随时间的变化率由下式表示：
(5)神经纤维激发概率：
最终停留在细胞间隙的神经递质的量c(t)决定了后级神经传导纤维激发的概率，用比例因子h表示如下：
p(t)＝hc(t)dt。
基于仿生听觉系统中耳蜗模型的海豚哨声信号听觉特征提取
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