基于DLPCC和ELM的裝甲車輛聲識別

樊新海，石文雷，張傳清

(陸軍裝甲兵學院 車輛工程系， 北京 100072)

在現代戰爭中，戰場目標聲識別技術發揮著越來越重要的作用，對坦克、裝甲車等典型戰場目標的發聲機理進行分析并進行聲識別具有重要意義[1-2]。聲識別和語音識別具有一定相似性，因此，語音識別模型的構建方法對戰場聲識別具有一定的借鑒意義[3]?；诼暤滥Ｐ偷木€性預測倒譜系數(Linear Prediction Cepstral Coefficients，LPCC)是線性預測系數(Linear Prediction Coefficients，LPC)在倒譜域的表示，是一種語音信號處理中常用的特征參數[4]。傳統的LPCC只能反映聲信號的靜態特征，動態線性預測倒譜系數(Dynamic Linear Prediction Cepstral Coefficients，DLPCC)能夠同時反映信號的靜態和動態特征。極限學習機[5-6](Extreme Learning Machine，ELM)是2004年GuangBin Huang等提出的一種新型學習算法，具有訓練速度快、泛化能力強、分類性能好等特點。LPCC與ELM在工程器械聲識別中均取得了較好的識別效果[7-8]。

本文中將LPCC以及能夠反映聲信號動態特性的DLPCC作為裝甲車輛噪聲的特征參數，分別輸入到ELM分類器中，證明DLPCC能更好地反映信號特性。運用單變量分析法對ELM的核心參數進行分析，得到最優值，進而得到基于DLPCC與ELM的最優聲識別模型。將DLPCC分別輸入到ELM、BP神經網絡、PNN 3種分類器中，證明ELM分類器具有更高的準確率，驗證了模型的有效性。

1 目標信號的獲取與特性分析

本文中選取典型的4種履帶式裝甲車及3種坦克為識別對象，主要采集車輛原地發動以及在正常路況下行駛產生的噪聲，采集距離為3～5 m。采集噪聲以發動機排氣噪聲為主，夾雜履帶與地面的沖擊噪聲。根據裝甲裝備特點可知，坦克以及履帶式裝甲車的動力裝置均為四沖程內燃機，發動機排氣噪聲爆發頻率與發動機轉速具有如下關系[9]：

(1)

式中：n為發動機轉速(r/min)；z為發動機氣缸數。

在信號采集過程中，坦克及裝甲車的最高轉速均不超過3 000 r/min，由式(1)可知其排氣噪聲理論爆發頻率在幾百赫茲。裝甲車輛在行駛時產生的履帶沖擊噪聲經理論分析頻帶較寬，一般小于4 kHz。結合以上因素，將噪聲信號的采集參數設置為：采樣頻率8 kHz，采樣點數32 768，采樣時間4.096 s。

根據車輛的具體行駛狀況，采集每種車型如表1所示多種工況下的噪聲信號。其中，A、B、C、D分別代表I、II、III、IV型裝甲車，E、F、G分別代表I、II、III型坦克；高轉速范圍1 300～1 600 r/min，中轉速范圍1 000～1 300 r/min，低轉速范圍800～1 000 r/min。

表1 噪聲采集車型及其采集工況

將采集的噪聲信號進行時域和頻譜分析，由以I型裝甲車和II型坦克為代表的目標噪聲信號波形和功率譜可知(見圖1)，在時域上，噪聲波形具有一定的差異性，但不夠明顯，可能由于裝甲車輛底盤構造的相似性；在頻域上，不同車輛噪聲信號各個頻段的能量不同，能量集中分布的頻率段有明顯的區別，且影響較大的共振峰個數在8～10個不等?？梢钥闯?，不同裝甲裝備噪聲信號共振峰分布頻率不同，由于線性預測倒譜系數能夠反映發聲模型并且與共振峰相關，因此，LPCC以及DLPCC可以作為典型裝甲裝備噪聲信號的特征參數。

圖1 I型裝甲車和II型坦克噪聲信號及其功率譜

2 噪聲信號的DLPCC提取

2.1 DLPCC

在語音識別中，把人的語音聲道視為由多個不同截面積的管子串聯而成的系統加以研究[10]。在裝甲車輛噪聲識別中，發動機罩至車身底部之間的空間，相當于一個諧振腔或濾波器，傳播路徑也可以近似看成聲道模型?；谧曰貧w模型(AR)的LPCC采用與聲道濾波器定相符合的全極點模型的濾波器[11]，可以較好地體現噪聲信號特性。

傳統的LPCC只提取出了聲信號的靜態特性，聲信號具有短時非平穩的特點，需要動態特征體現。在LPCC基礎上增加一階、二階差分系數 ΔLPCC和ΔΔLPCC，可以得到LPCC+ΔLPCC和LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC等兩種DLPCC，它們能夠同時提取出信號的靜態與動態特征。噪聲信號動態信息可以反映裝甲裝備噪聲信號隨時間的變化規律，動靜結合能夠提高噪聲的識別率。

2.2 DLPCC提取

差分系數提取過程如圖2所示。

圖2 LPCC差分系數提取流程

DLPCC提取步驟如下：

1) 預加重。聲音信號的能量會隨著頻率的增加呈指數級衰減，預加重可以提升高頻能量水平，增強信號頻譜的平滑性。預加重由數字濾波器H實現：

H(z)=1-αz-1

(2)

式中，α為預加重因子，取值范圍0.93～0.97，本文取0.931 5。

2) 分幀。利用聲信號的短時平穩性，對信號進行分割。設置10～40 ms時間長度的數據點作為幀長，選取幀長的20%～60%作為幀移。

3) 加窗。為了減小吉布斯效應引起的端點處信號的不連續性，用Hamming窗與每一幀長度為N的信號相乘，窗函數公式：

(3)

4) 線性預測分析(LPC)。線性預測分析假定聲音的性質取決于聲道的形狀。根據參數模型功率譜的思想，可以將聲信號看作是由一個輸入序列激勵一個全極點的系統而產生的輸出。將預處理后的信號x(m)輸入到如式下式所示基于聲道的全極點濾波器H(z)中。

(4)

其中，G是濾波器的增益系數，αk是自回歸系數的線性預測系數(LPC)系數，p是濾波器的階數，本文取為12。

5) 求解增益系數G和線性預測系數αk。利用自相關的方法可以有效地估計出增益系數G和線性預測系數αk。根據每一幀信號得出的自相關方程，可以得到矩陣：

(5)

其中，R為加窗語音幀的自相關函數。

全極點濾波器的增益G可以由下式得出

(6)

式(3)中的矩陣方程是一個Toeplitz矩陣，采用Levinson-Durbin遞歸算法來求解[10]，求解過程如下：

(7)

(8)

當上述方程完成p次迭代時，可以得到如下所示的αk和G的解集：

(9)

(10)

6) 倒譜分析。將式(6)中得到的αk和G按照式(11)所示的遞推關系進行計算，將n取為12，即可得12維的LPCC。

(11)

7) 獲取差分系數。為了獲取信號動態信息，取LPCC的一階差分ΔLPCC作為一組新的特征分量，維數為12。ΔLPCC計算公式為：

(12)

式中：C(n+i)為一幀信號的LPCC；D(n)為ΔLPCC，由LPCC中當前兩幀和后兩幀系數的線性組合實現；K為常數，取值為2。

根據ΔLPCC計算方法，將公式中C(n+i)換為D(n+i)，可得到12維的二階差分系數D2(n)，即ΔΔLPCC。將得到的兩種差分系數與LPCC進行組合，可得到LPCC+ΔLPCC和LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC兩種DLPCC。

3 極限學習機

3.1 ELM算法

極限學習機[5]是一種基于單隱層前饋型神經網絡(Single Hidden Layer Feedforward Neural Networks，SLNFs)的學習算法，學習方式為無監督學習。ELM只需對隱含層節點數和激勵函數進行設置，可以實現對輸入權值和隱含層偏差進行隨機賦值[12]，直接利用Moore-Penrose廣義逆，即利用求得的最小范數最小二乘解作為網絡輸出權值。

ELM網絡結構包括輸入層、隱含層和輸出層，其神經元數分別為n，l，m。

圖3 ELM網絡結構

設有N個訓練樣本(xi,ti)，其中輸入樣本為xi=[xi1,xi2,…,xin]∈Rn，輸出樣本為ti=[ti1,ti2,…,tim]∈Rm。具有l個隱含層節點和激勵函數為g(x)的SLFNs輸出為：

j=1,2,…,N

(13)

式中：wi=[wi1,wi2,…,win]T是連接第i個隱含層神經元和輸入神經元的權向量；βi=[βi1,βi2,…,βim]T是連接第i個隱含層神經元和輸入神經元的權向量；bi是第i個隱含層神經元的偏差。

(14)

方程可以簡寫為：

Hβ=T

(15)

式中：

H(w1,w2,…,wL,b1,b2,…,bL,x1,x2,…,xL)=

(16)

(17)

H稱為神經網絡的隱層輸出矩陣，H的第i列表示第i個隱含層節點關于x1,x1,…,xn的輸出矩陣。

激勵函數g(x)無限可微時，輸入連接權值wi和隱含層節點偏置bi在訓練開始時可隨機設置，且在訓練過程中固定不變，輸出連接權值β可通過求解式(18)的線性方程組的最小二乘解來獲得。

min||Hβ-T||

(18)

解得β為方程(16)的最小范數最小二乘解：

β=H+T

(19)

式中，H+是H的Moore-Penrose廣義矩陣。

3.2 ELM算法步驟

1) 給定一個訓練集(xi,ti)(i=1,2,…,N)，激勵函數為g(x)，隱含層節點數目為l，隨機產生輸入權值wi和隱層偏差bi；

2) 計算隱層輸出矩陣H；

3) 由式(19)計算出輸出權值β。

ELM在對輸入數據進行訓練時，不需要迭代調整輸入權值和偏置，降低了訓練的復雜程度，可以明顯提升訓練速度。

4 實驗及分析

4.1 特征提取實驗

從每種車型采集的原始噪聲信號中截取長度為1.024 s的信號，作為特征提取的樣本信號。在特征提取過程中，根據信號的短時平穩性，幀長取為32 ms(256點)，幀移取為16 ms(128點)。每種車型共提取出LPCC、LPCC+ΔLPCC、LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC 3種特征參數各800組。

其中，400組作為訓練集，從另外的400組特征參數中隨機選取200組作為訓練集。7種車型的每種特征參數各自組成一個數據集，因此，共得到如表2所示的3種特征數據集。

表2 3種數據集

4.2 噪聲分類實驗

由ELM算法原理可知，隱含層神經元個數和激勵函數的選取會影響ELM的分類性能。運用單變量分析法確定每種數據集對應ELM中的隱含層神經元個數和以及最優激勵函數，通過對比識別效果，得到最優聲識別模型。

雖然理論上神經元個數應該等于訓練樣本數，但是多數實際操作中，神經元個數遠小于樣本數。令l=300,310,320,…,1 000(每次增加10)，激勵函數依次選為Sig函數、Sin函數、Hardlim函數。由于ELM每一次的分類結果具有較小的浮動，因此，在選擇不同激勵函數的基礎上，分別進行5次試驗，將識別結果取平均值。將3種數據集的特征向量輸入到ELM中，得到訓練和測試平均準確率如圖4所示。

從3種數據集的分類結果可以得出，當隱含層神經元數小于600時，ELM的識別率隨著神經元個數的增加而總體呈上升趨勢。其中，以Hanrlim為激勵函數ELM的識別率上升趨勢較為明顯，但總體識別率較低；以Sig和Sin為激勵函數ELM的識別率上升幅度小，但總體識別率較高。當隱含層神經元數大于600時，3種激勵函數的識別率總體較為平穩。其中，Sig和Sin總體識別率相似，均高于Hardlim，且隨著特征參數維數的增加，這種差異也會擴大。但同時也可以看出，當輸入特征參數維數較低，神經元數量足夠多時，識別過程中Hardlim函數具有一定的優勢。

圖4 3種數據集的分類結果

總體上看，以LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC為特征參數，隱含層神經元數取為870，以為Sig為激勵函數的ELM識別率最高，達到了91.93%，為最優的噪聲識別模型。3種特征參數對應的最優參數以及識別率如表3所示。在采用ELM作為分類器的基礎上，作為對比，將數據集分別輸入BP神經網絡和PNN中進行訓練和識別，3種方法的分類結果如表4所示。由表可知，ELM相比于另外兩種分類器，不僅用時短，而且識別率高，對其中6種車型的識別率均達到91%以上。

表3 每個數據集對應的ELM最優參數及識別率

表4 3種方法分類結果

5 結論

1) 本文建立了一種以動態線性預測倒譜系數DLPCC為特征值，以ELM為分類器的裝甲車輛聲識別模型，實驗結果表明，識別準確率達到91.93%。

2) 噪聲特征選擇方面，以DLPCC中的LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC為特征值的ELM識別率高，說明動靜結合更能體現噪聲信號的特征。

3) 噪聲識別方面，ELM能有效地實現典型裝甲車輛噪聲識別。ELM參數選擇上，運用變量分析法得到了最優神經元個數和激勵函數類型，有效提高了識別率。