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基本声音语义分析与提取技术研究
1
作者
魏维
邹书蓉
刘凤玉
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2007年第9期1715-1719,共5页
提出一种通用的基本声音语义分析与提取框架,整个语义分析系统由声音谱特征抽取,HMM模型训练,概率计算模块和决策分类四部分构成.文中用隐马尔可夫建立基本声音语义模型,通过监督学习进行模型训练;以贝叶斯决策排除语义窗口声音段中的...
提出一种通用的基本声音语义分析与提取框架,整个语义分析系统由声音谱特征抽取,HMM模型训练,概率计算模块和决策分类四部分构成.文中用隐马尔可夫建立基本声音语义模型,通过监督学习进行模型训练;以贝叶斯决策排除语义窗口声音段中的未定义基本语义;按贝叶斯公式计算所得后验概率为准则进行基本声音语义识别.实验表明此方法能有效提取音频中基本声音语义.
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关键词
基本声音语义
贝叶斯决策
贝叶斯分类
隐马尔可夫模型
视频
语义
分析
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题名
基本声音语义分析与提取技术研究
1
作者
魏维
邹书蓉
刘凤玉
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
成都信息工程学院计算机系
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2007年第9期1715-1719,共5页
基金
成都信息工程学院发展基金项目(KYTZ20060904)资助
四川省教育厅青年基金项目(2006B063)资助
国家自然科学基金项目(60273035)资助
文摘
提出一种通用的基本声音语义分析与提取框架,整个语义分析系统由声音谱特征抽取,HMM模型训练,概率计算模块和决策分类四部分构成.文中用隐马尔可夫建立基本声音语义模型,通过监督学习进行模型训练;以贝叶斯决策排除语义窗口声音段中的未定义基本语义;按贝叶斯公式计算所得后验概率为准则进行基本声音语义识别.实验表明此方法能有效提取音频中基本声音语义.
关键词
基本声音语义
贝叶斯决策
贝叶斯分类
隐马尔可夫模型
视频
语义
分析
Keywords
basic audio semantic
bayesian decision
bayesian classification
HMMs
video semantic analysis
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
基本声音语义分析与提取技术研究
魏维
邹书蓉
刘凤玉
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2007
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