Update我总结了问题及其答案here https://jaderdias.github.io/posts/signal-one-class-classification/
- 我的目标是检测噪声信号中给定模式的存在。我想检测一种用麦克风记录声音的昆虫的存在。我之前已经以数字格式录制了昆虫的声音。
- 我并不是想进行语音识别。
- 我已经在输入信号和模式之间使用卷积来确定它们的相似度。但我认为这种技术更适合离散时间（即数字通信，其中信号以固定间隔发生）并区分两种给定模式之间的输入信号（我只有一种模式）。
- 我害怕使用神经网络，因为我从未使用过它们，而且我不知道是否可以嵌入该代码。
您能否给我指出一些其他方法，或者尝试让我相信我当前的方法仍然是一个好主意，或者神经网络可能是一种可行的方法？
Update我已经有两个很好的答案，但另一个会受到欢迎，甚至会得到奖励。
卷积的一个进步是动态时间扭曲 http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping它可以被认为是一种卷积运算符，可以拉伸和收缩一个信号以最佳地匹配另一个信号。
也许更简单的方法是对样本进行 FFT，并确定您的昆虫是否有可以过滤的特定频率。
在更复杂的方面，但不完全是神经网络，SVM 工具包是这样的libsvm http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ and svmlight http://svmlight.joachims.org/您可以将数据扔到其中。
无论您尝试哪种方式，我都会花时间使用 FFT 等工具探索昆虫发出的声音的本质。毕竟，如果你自己能做到的话，教计算机对声音进行分类会更容易。
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