计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2009年
5期
1419-1422
,共4页
颜景斌%吴石%伊戈尔·艾杜阿尔达维奇
顏景斌%吳石%伊戈爾·艾杜阿爾達維奇
안경빈%오석%이과이·애두아이체유기
单类支持向量机%音频分类%特征提取%小波
單類支持嚮量機%音頻分類%特徵提取%小波
단류지지향량궤%음빈분류%특정제취%소파
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.
研究一種基于單類支持嚮量機的音頻分類方法,能夠使每一類樣本都獨立地穫得一箇決策函數,通過決策函數的最大值來判斷樣本所屬的類.通過使用小波包變換提取語音特徵嚮量,併融閤多特徵嚮量,將音頻分為5類:純語音、音樂、環境音、含揹景音語音和靜音.實驗結果錶明這種方法具有較好的分類精度,性能優于貝葉斯、隱馬爾可伕模型和神經網絡分類器.
연구일충기우단류지지향량궤적음빈분류방법,능구사매일류양본도독입지획득일개결책함수,통과결책함수적최대치래판단양본소속적류.통과사용소파포변환제취어음특정향량,병융합다특정향량,장음빈분위5류:순어음、음악、배경음、함배경음어음화정음.실험결과표명저충방법구유교호적분류정도,성능우우패협사、은마이가부모형화신경망락분류기.
