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Low-Complexity Hybrid Time-Frequency Audio Signal Pattern Detection

机译：低复杂度混合时频音频信号模式检测

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In this paper, we present a low-complexity hybrid time-frequency approach for the detection of audio signal patterns by proper spectral signatures. The proposed detection algorithm evolves through two main processing phases, denoted as coarse and fine, respectively. The evolution through these two phases is described by a finite state machine model. The use of different processing phases is expedient to reduce the computational complexity and thus the energy consumption. Our results show that the proposed approach allows the efficient detection of the presence of signals of interest. The efficiency of the proposed detection algorithm is first investigated using “ideal” audio signals recovered from publicly available databases and then experimental audio signals acquired with a commercial microphone.
机译：在本文中，我们提出了一种通过复杂的频谱特征检测音频信号模式的低复杂度混合时频方法。所提出的检测算法经过两个主要处理阶段的发展，分别称为粗略和精细。这两个阶段的演变由有限状态机模型描述。使用不同的处理阶段有利于减少计算复杂度并因此降低能耗。我们的结果表明，提出的方法可以有效检测感兴趣信号的存在。首先使用从公众可获得的数据库中恢复的“理想”音频信号，然后使用商用麦克风获取的实验音频信号，来研究所提出的检测算法的效率。

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