一种基于海上风机叶片声纹特点的时频域特征提取方法

本发明公开了一种基于海上风机叶片声纹特点的时频域特征提取方法，涉及声音信号处理技术领域，包括采集海上风机叶片声纹信息；通过自适应小波变换与EMD联合算法和卡曼尔滤波对声纹数据进行降噪，通过计算短时平均能量和过零率得到时域特征；再进行预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换、Mel滤波、对数变换及离散余弦变换，提取声纹频谱质心、频谱带宽和MFCC等频域特征，最后使用小波变换与STFT进行时频域特征分析提取，全面描述声音信号时变特性，用于声纹叶片状态识别；从而有效提高了信号的准确性与稳定性，在特征提取时进行时频域分析，有效提高了叶片声纹特征的全面性普适性，所提取特征提高了辨识叶片状态的准确性。