Den automatiska klassificeringen av miljöbullerkällor från deras akustiska signaturer som registrerats vid mikrofonen i ett bullerövervakningssystem (NMS) i; ett aktivt ämne för forskning idag. Detta dokument visar hur dolda Markov-modeller (HMM) kan användas för att bygga ett miljöbullerigenkänningssystem baserat på en tidfrekvensanalys av bullersignalen. Den föreslagna HMM-baserade metodens prestanda utvärderas experimentellt för klassificering av fem typer av bullerhändelser (bil, lastbil, moped, flygplan, tåg). Det HMM-baserade tillvägagångssättet har visat sig överträffa tidigare föreslagna klassificeringar baserade på det genomsnittliga spektrumet av bullerhändelser med mer än 95 % av de korrekta klassificeringarna. För jämförelse utförs ett klassificeringstest med mänskliga lyssnare för samma data som visar [.hat the best HMM-based classifier outperforms the "genomsnittlig" hu:man lyssnare som uppnår endast 91 3% av korrekt klassificering för samma uppgift.
Gaunard m.fl. REF har infört en HMM-baserad klassificering för att känna igen fem bullerhändelser (bil, lastbil, moped, flygplan, tåg).
Automatic classification of environmental noise events by hidden Markov models
{'venue': "Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '98 (Cat. No.98CH36181)", 'journal': "Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP '98 (Cat. No.98CH36181)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}