长春工业大学学报（自然科学版）
長春工業大學學報（自然科學版）
장춘공업대학학보（자연과학판）
Journal of Changchun University of Technology(Natural Science Edition)
2015年
4期
369-373
,共5页
音频分类%HMM%向量机
音頻分類%HMM%嚮量機
음빈분류%HMM%향량궤
audio classification%Hidden Markov Model (HMM )%Support Vector Machine (SVM )
将基于隐马尔可夫的分类方法与基于支持向量机的分类方法相结合 ,构造了一种混合语音识别系统 ,可以对静音、音乐、带背景语音和纯语音(语音+音乐)四类音频信号进行分类.实验结果表明 ,该算法的两级分类效果较好.
將基于隱馬爾可伕的分類方法與基于支持嚮量機的分類方法相結閤 ,構造瞭一種混閤語音識彆繫統 ,可以對靜音、音樂、帶揹景語音和純語音(語音+音樂)四類音頻信號進行分類.實驗結果錶明 ,該算法的兩級分類效果較好.
장기우은마이가부적분류방법여기우지지향량궤적분류방법상결합 ,구조료일충혼합어음식별계통 ,가이대정음、음악、대배경어음화순어음(어음+음악)사류음빈신호진행분류.실험결과표명 ,해산법적량급분류효과교호.
Classification method based on Hidden Markov Model (HMM ) is combined with that on SVM to build a hybrid Automatic audio classification system ,which can classify four kinds audio stream such as mute ,music ,speech & music and speech .Experimental results show that the second classifier is better than the others .
