音频自动分类中的特征分析和抽取

音频特征分析和抽取是音频自动分类的基础,本文将音频对象分为静音,噪音,纯语音,带背景音语音,音乐等5类,从帧层次和段层次上深入分析了不同类音频之间的区别性特征,包括帧层次上的MFCC,频域能量,子带能量,过零率,频谱中心等特征,在此基础上计算了段层次上的基本音频特征,包括静音比率,子带能量比均值等,提出了3个音频"流"特征—High-ZCR比率,Low-Frequency-Energy比率,频谱流量.设计并实现了一种基于支持向量机(support vector machine)的自动分类器,考察了上述特征组成的特征集合在该分类器中的分类性能.实验表明,本文提出的特征有效,分类性能良好.

智能视频监控技术在电视监控系统中的应用

随着智能视频监控技术的成熟与发展,智能视频监控技术在电视监控领域内的应用得到了多数专家学者的共识和认可,本文在这里将介绍智能视频监控技术的一些特点、应用和发展趋势,希望能给大家带来些有益的探索。