局部搜索的音频数据检索

根据多媒体音频数据的特点,提出一种适用于快速音频数据检索的局部搜索数据结构,即局部搜索树(local search tree,LS-tree).在局部搜索树中,分别以音频数据小波变换系数的过零率和平均幅度作为主、次关键码,基于局部范围对作为索引的其他系数进行组织.其次,基于局部搜索树,提出采用小波包最好基小波塔型算法实现音频数据检索.最后,把采用局部搜索树的小波包最好基—小波塔型算法的搜索和基于小波不同级系数的检索方法相比较,结果表明,这种方法对音频数据检索的快速和有效性.

音频数据检索专利技术综述

随着计算机技术的快速发展,人与机器之间的交流也越来越广泛,让计算机听懂语音,从海量的音频信息中迅速、有效地检索出所需要的音频信息就变得越来越重要。文章通过检索、统计、分析音频数据检索技术的国内外专利申请,从中获得音频数据检索的申请量趋势、申请人区域分布、重要申请人等信息,并从基于人工信息的音频检索和基于内容的音频检索两个技术分支简单梳理了音频数据检索中关键技术的发展脉络,最后对音频数据检索的未来发展进行了展望。

用小波包最好基结构系数和塔型算法检索音频数据

提出一种用小波包最好基结构系数和多分辨塔型算法检索音频数据的方法。这种方法首先对音频数据文件进行预处理,即把音频原数据文件变换成小波包最好基结构系数和小波不同级多分辨分析系数;最后用最好基结构系数对这些文件进行初步分类;最后再用塔型算法进行不同层次的检索。把这种方法与使用不同级小波逼近系数算法比较,结果表明这种方法对音频数据文件检索是有效的。