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一种新的低俗语音识别方法
1
作者
周建政
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第1期156-158,共3页
为了应对低俗视频语音等多媒体信息在网络上的大量传播,提出了一种基于移位差分倒谱参数特征的低俗语音识别方法。该方法对输入的语音信号进行分帧,提取移位差分倒谱参数特征,采用了高斯混合模型进行粗分类,对粗分为低俗的语音帧再用支...
为了应对低俗视频语音等多媒体信息在网络上的大量传播,提出了一种基于移位差分倒谱参数特征的低俗语音识别方法。该方法对输入的语音信号进行分帧,提取移位差分倒谱参数特征,采用了高斯混合模型进行粗分类,对粗分为低俗的语音帧再用支持向量机分类器进行确认。实验结果表明,该方法具有较高的正识别率和较低的误识别率,可用于网络上低俗语音和视频信息的过滤。
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关键词
不良信息过滤
低俗语音识别
移位差分倒谱参数
高斯混合模型
支持向量机
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职称材料
题名
一种新的低俗语音识别方法
1
作者
周建政
机构
天格科技(杭州)有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第1期156-158,共3页
基金
浙江省科技厅重大专项(No.2010C11049)
文摘
为了应对低俗视频语音等多媒体信息在网络上的大量传播,提出了一种基于移位差分倒谱参数特征的低俗语音识别方法。该方法对输入的语音信号进行分帧,提取移位差分倒谱参数特征,采用了高斯混合模型进行粗分类,对粗分为低俗的语音帧再用支持向量机分类器进行确认。实验结果表明,该方法具有较高的正识别率和较低的误识别率,可用于网络上低俗语音和视频信息的过滤。
关键词
不良信息过滤
低俗语音识别
移位差分倒谱参数
高斯混合模型
支持向量机
Keywords
objectionable information filter
objectionable sounds recognition
shifted delta cepstral features
Gaussian MaxtureModel( GMM )
Support Vector Machine( SVM )
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
一种新的低俗语音识别方法
周建政
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
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