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基于MFCC,MODGDF和支持向量机的环境音识别研究 被引量:4
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作者 任立勇 何永彬 +2 位作者 贺茜 于永斌 刘思怡 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第6期127-132,共6页
环境音识别是机器学习领域中的一个研究重点和难点,它可以帮助智能系统识别音频数据中的环境音。本文提出一种新的环境音识别方法,它是将梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstral coefficents,MFCC)和修正群延迟函数(modified group de... 环境音识别是机器学习领域中的一个研究重点和难点,它可以帮助智能系统识别音频数据中的环境音。本文提出一种新的环境音识别方法,它是将梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstral coefficents,MFCC)和修正群延迟函数(modified group delay function,MODGDF)联合作为特征参数,然后利用多分类支持向量机(support vector machine,SVM)进行参数分类,达到识别音频数据中环境音的目的。结果表明,在DCASE 2018数据集上,该方法的实验效果优于DCASE 2018数据集基线系统识别效果,整体识别准确率提高了25.8%。 展开更多
关键词 环境音识别 梅尔频率倒谱系数 修正群延迟函数 支持向量机
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