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基于支持向量机的多类音频分类
被引量：
4
1
作者
俞玉莲
郭世杰
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第4期98-101,共4页
研究一种用支持向量机(SVM)进行多类音频分类的方法,其中引入增广两类分类法(AB法)设计多类分类器。该算法把音频分为四类:音乐、纯语音、带背景音的语音和典型的环境音,并分析了这几类音频的八个区别性特征,包括修正低能量成分比率(ML...
研究一种用支持向量机(SVM)进行多类音频分类的方法,其中引入增广两类分类法(AB法)设计多类分类器。该算法把音频分为四类:音乐、纯语音、带背景音的语音和典型的环境音,并分析了这几类音频的八个区别性特征,包括修正低能量成分比率(MLER)和修正基频(MPF)两个新特征以及频域总能量、子带能量、频率中心等其它六个基本特征,综合考察了不同特征集在基于SVM分类器中的分类精度。实验结果表明,提取的音频特征有效,基于SVM的多类音频分类效果良好。
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关键词
支持向量机
音频分类
增广两类分类法
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职称材料
题名
基于支持向量机的多类音频分类
被引量：
4
1
作者
俞玉莲
郭世杰
机构
上海
电子信息职业
技术
学院通信与信息工程系
上海航天技术研究院信号处理部
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第4期98-101,共4页
基金
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目(DXZ06007)
文摘
研究一种用支持向量机(SVM)进行多类音频分类的方法,其中引入增广两类分类法(AB法)设计多类分类器。该算法把音频分为四类:音乐、纯语音、带背景音的语音和典型的环境音,并分析了这几类音频的八个区别性特征,包括修正低能量成分比率(MLER)和修正基频(MPF)两个新特征以及频域总能量、子带能量、频率中心等其它六个基本特征,综合考察了不同特征集在基于SVM分类器中的分类精度。实验结果表明,提取的音频特征有效,基于SVM的多类音频分类效果良好。
关键词
支持向量机
音频分类
增广两类分类法
Keywords
Support vector machine Audio classification Augmented binary-class classification method
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的多类音频分类
俞玉莲
郭世杰
《计算机应用与软件》
CSCD
2010
4
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