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基于多特征融合的SVM声学场景分类算法研究
被引量：
17
1
作者
赵薇
靳聪
+2 位作者
涂中文
SRIDHAR Krishnan
刘杉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期69-75,共7页
针对DCASE2017挑战赛的声场环境数据集,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时能量(SE)、声学事件似然特征(AELF)、静音时间(MT)特征,组成多特征融合矩阵,通过对比多种核函数和寻优算法,最终选取高斯径向基核函数(RK)建立支持向量机(SVM)模...
针对DCASE2017挑战赛的声场环境数据集,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时能量(SE)、声学事件似然特征(AELF)、静音时间(MT)特征,组成多特征融合矩阵,通过对比多种核函数和寻优算法,最终选取高斯径向基核函数(RK)建立支持向量机(SVM)模型,采用交叉验证(CV)方法进行SVM参数寻优,对15种声学场景进行分类.实验结果表明,杂货店、办公室的分类准确性达到了90%以上,平均分类准确性达到71.11%,远高于挑战赛的基线系统61%的平均分类准确性.
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关键词
声学场景分类
支持向量机
参数寻优
特征融合
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职称材料
题名
基于多特征融合的SVM声学场景分类算法研究
被引量：
17
1
作者
赵薇
靳聪
涂中文
SRIDHAR Krishnan
刘杉
机构
中国传媒
大学
信息与通信
工程
学院
中国传媒
大学
播音主持艺术学院
加拿大怀雅逊大学电气和计算机工程系
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期69-75,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61631016,61901421)
中央高校基本科研业务费专项基金(CUC19ZD003)
文摘
针对DCASE2017挑战赛的声场环境数据集,提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)、短时能量(SE)、声学事件似然特征(AELF)、静音时间(MT)特征,组成多特征融合矩阵,通过对比多种核函数和寻优算法,最终选取高斯径向基核函数(RK)建立支持向量机(SVM)模型,采用交叉验证(CV)方法进行SVM参数寻优,对15种声学场景进行分类.实验结果表明,杂货店、办公室的分类准确性达到了90%以上,平均分类准确性达到71.11%,远高于挑战赛的基线系统61%的平均分类准确性.
关键词
声学场景分类
支持向量机
参数寻优
特征融合
Keywords
acoustic scene classification
support vector machine
parameter optimization
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征融合的SVM声学场景分类算法研究
赵薇
靳聪
涂中文
SRIDHAR Krishnan
刘杉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
17
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