基于MP和ARM的发动机声音识别

随着人民生活水平的提高,汽车普及率越来越高,智能交通的要求也越来越高。发动机声音识别对于机车识别具备较高的参考价值,基于嵌入式的发动机声音识别系统体积小移动方便,适合收费站、停车场、事故高发路段使用,尤其在大雾阴雨天气时,相对于视频设备受雨雾影响较大的缺点,发动机声音识别系统可较好的实现雨雾天气识别。本文结合发动机声音的特点,通过与MFCC等特征参数进行仿真实验对比,选择采用发动机声音的MP稀疏分解方法,采用Gabor原子对声音信号的分解及重构后发现重构后的信号能较好的反映了原声音信号的特征,因此本文选用Gabor原子做为识别特征。本实验在matlab仿真模拟的基础上,编写相应的C程序,下载到ARM版中进行实时识别,识别效果较好,有较好的实用价值及参考价值。