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基于单类支持向量机的音频分类
被引量:
4
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作者
颜景斌
吴石
伊戈尔·艾杜阿尔达维奇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第5期1419-1422,共4页
研究一种基于单类支持向量机的音频分类方法,能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。通过使用小波包变换提取语音特征向量,并融合多特征向量,将音频分为5类:纯语音、音乐、环境音、含背景...
研究一种基于单类支持向量机的音频分类方法,能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。通过使用小波包变换提取语音特征向量,并融合多特征向量,将音频分为5类:纯语音、音乐、环境音、含背景音语音和静音。实验结果表明这种方法具有较好的分类精度,性能优于贝叶斯、隐马尔可夫模型和神经网络分类器。
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关键词
单类支持向量机
音频分类
特征提取
小波
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职称材料
题名
基于单类支持向量机的音频分类
被引量:
4
1
作者
颜景斌
吴石
伊戈尔·艾杜阿尔达维奇
机构
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
白俄罗斯国立大学无线电物理与电子系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第5期1419-1422,共4页
基金
白俄罗斯国立大学科学技术中心基金项目(2006-B-1375)
文摘
研究一种基于单类支持向量机的音频分类方法,能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。通过使用小波包变换提取语音特征向量,并融合多特征向量,将音频分为5类:纯语音、音乐、环境音、含背景音语音和静音。实验结果表明这种方法具有较好的分类精度,性能优于贝叶斯、隐马尔可夫模型和神经网络分类器。
关键词
单类支持向量机
音频分类
特征提取
小波
Keywords
One-Class Support Vector Machine (OCSVM)
audio classification
feature extraction
wavelet
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
基于单类支持向量机的音频分类
颜景斌
吴石
伊戈尔·艾杜阿尔达维奇
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
4
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