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摘要
地下电缆在使用过程中，容易受到工程车辆作业破坏，针对这种情况，文章提出将声纹识别技术应用在地下电缆防护中，通过收集环境声音，判断电缆周围是否存在工程车辆作业，及时向有关部门发出预警。在声纹识别过程中，提出加权动态梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstrum coefficient，MFCC)作为声纹识别的特征参数，由梅尔倒谱系数及其加权的一阶和二阶差分系数合并而成，不仅能够反映音频信号的静态特性，还在很大程度上逼近音频的动态特性，并且与常用的特征参数相比，计算复杂程度更低。通过实验证明，以加权动态MFCC特征参数作为高斯混合模型–通用背景模型(gaussian mixture model-universal background，GMM-UBM)的特征参数的工程车辆识别系统，能够在提高识别率的情况下，大大降低系统的运行时间，以此实现地下电缆防护。
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