I detta dokument föreslår vi ett nytt front-end för Acoustic Event Classification uppgifter (AEC). För det första studerar vi spektralegenskaperna hos olika akustiska händelser i jämförelse med strukturen hos talspektra. För det andra, från resultaten av denna studie, föreslår vi en ny parameterisering för AEC, som är en förlängning av de konventionella Mel Frequency Cepstrum Koefficienter (MFCC) och bygger på högpassfiltrering av den akustiska händelsesignalen. Den föreslagna front-end har testats i rena och bullriga förhållanden och jämförts med den konventionella MFCC i en AEC-uppgift. Resultaten stöder det faktum att högpassfiltrering av ljudsignalen i allmänhet är till nytta för systemet, vilket visar att avlägsnandet av frekvenser under 100-275 Hz i funktionen extraktionsprocessen i rena förhållanden och under 400–500 Hz i bullriga förhållanden, avsevärt förbättrar systemets prestanda i förhållande till baslinjen.
Ludeña-Choez och Gallardo-Antolín REF studerade spektralegenskaperna hos olika akustiska händelser tillsammans med talspektra.
Feature extraction based on the high-pass filtering of audio signals for Acoustic Event Classification
{'venue': 'Comput. Speech Lang.', 'journal': 'Comput. Speech Lang.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}