随着社会的发展,公共场所的安全防护、智能监控受到越来越多的关注。因为公共场所的异常声音能够有效地反应重大事故和危急情况的发生,所以关于异常声音检测的研究有着重要的学术意义和实用意义。尽管部分学者已经对特定环境下的某些声音作了研究,但是众所周知,公共场所环境下的异常声音检测非常困难,该领域的研究还相对滞后。本文在调研国内外相关研究的基础上,对异常声音在公共场所环境下的检测和识别开展了以下工作:①针对目前异常声音研究过程中数据库资源相对缺乏、不统一的问题,借鉴国内外异常声音研究的经验和成果,根据公共场所异常声音发生的概率和危害程度,收集和建立了公共场所异常声音数据库(ASDI),其中包括枪声、爆炸声、玻璃破碎声等。②根据异常声音和公共场所背景噪声的特性差异,研究了异常声音的检测和识别方法。通过小波变换分析信号的高频特性,采用基于能量变化的算法检测异常声音;采取反应人耳听觉特性的MFCC参数及其差分系数描述异常声音信号的特征;利用基于HMM的异常声音识别方法辨识异常声音;并对检测和识别算法进行了实验验证。③针对传统MFCC在低信噪比环境下识别率较低的问题,分析了异常声音信号统计特性,并改进了公共场所异常声音的特征参数的提取方法。该方法首先通过FFT分析异常声音的频谱、能量、时序特性等;再结合声音信号的统计特性,重新设计了MFCC参数提取的滤波器组,然后进行特征参数提取;并对传统MFCC和改进型参数在异常声音数据库上进行了对比实验。④本论文设计了基于异常声音检测和识别的公共场所智能监控系统的整体框架、功能结构、系统流程,并且开发了智能音频监测模块系统软件。