计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
25期
152-155,164
,共5页
Mel频率倒谱系数%高斯混合模型%自然环境声音的识别%投票裁决
Mel頻率倒譜繫數%高斯混閤模型%自然環境聲音的識彆%投票裁決
Mel빈솔도보계수%고사혼합모형%자연배경성음적식별%투표재결
提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的自然环境声音的识别方法.提取Mel频率例谱系数(MFCCs)来分析声音信号;对于每种声音使用期望最大化算法基于MFCC特征集建立高斯混合模型;使用最小错误率判决规则和投票裁决的方法进行识别.使用GMM对36种自然环境的声音进行识别的正确率可达95.83％,且识别效果优于K最近邻(KNN).
提齣瞭一種基于高斯混閤模型(GMM)的自然環境聲音的識彆方法.提取Mel頻率例譜繫數(MFCCs)來分析聲音信號;對于每種聲音使用期望最大化算法基于MFCC特徵集建立高斯混閤模型;使用最小錯誤率判決規則和投票裁決的方法進行識彆.使用GMM對36種自然環境的聲音進行識彆的正確率可達95.83％,且識彆效果優于K最近鄰(KNN).
제출료일충기우고사혼합모형(GMM)적자연배경성음적식별방법.제취Mel빈솔례보계수(MFCCs)래분석성음신호;대우매충성음사용기망최대화산법기우MFCC특정집건립고사혼합모형;사용최소착오솔판결규칙화투표재결적방법진행식별.사용GMM대36충자연배경적성음진행식별적정학솔가체95.83％,차식별효과우우K최근린(KNN).
