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基于单类支持向量机的音频分类
单类支持向量机 音频分类 特征提取
2009/9/21
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。
基于小波变换和支持向量机的音频分类
特征提取 音频分类 支持向量机
2009/7/16
音频特征提取是音频分类的基础，而音频分类又是内容的音频检索的关键。综合分析了语音和音乐的区别性特征，提出一种基于小波变换和支持向量机的音频特征提取和分类的方法，用于纯语音、音乐、带背景音乐的语音以及环境音的分类，并且评估了新特征集合在SVM分类器上的分类效果。实验结果表明，提出的音频特征有效、合理，分类性能较好。