Proceedings of the IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, 6701890, 1–4p. (2013) DOI:10.1109/WASPAA.2013.6701890

Recurrence quantification analysis features for environmental sound recognition

G. Roma, W. Nogueira, P. Herrera

This paper tackles the problem of feature aggregation for recognition of auditory scenes in unlabeled audio. We describe a new set of descriptors based on Recurrence Quantification Analysis (RQA), which can be extracted from the similarity matrix of a time series of audio descriptors. We analyze their usefulness for environmental audio recognition combined with traditional feature statistics in the context of the AASP D-CASE[1] challenge. Our results show the potential of non-linear time series analysis techniques for dealing with environmental sounds.

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