基于支持向量机的多类音频分类

作     者：俞玉莲 郭世杰 Yu Yulian;Guo Shijie

作者机构：上海电子信息职业技术学院通信与信息工程系上海201411 上海航天技术研究院信号处理部上海201109 

基　　金：上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目(DXZ06007) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2010年第27卷第4期

页      码：98-101页

摘      要：研究一种用支持向量机(SVM)进行多类音频分类的方法,其中引入增广两类分类法(AB法)设计多类分类器。该算法把音频分为四类:音乐、纯语音、带背景音的语音和典型的环境音,并分析了这几类音频的八个区别性特征,包括修正低能量成分比率(MLER)和修正基频(MPF)两个新特征以及频域总能量、子带能量、频率中心等其它六个基本特征,综合考察了不同特征集在基于SVM分类器中的分类精度。实验结果表明,提取的音频特征有效,基于SVM的多类音频分类效果良好。

主 题 词：支持向量机 音频分类 增广两类分类法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386X.2010.04.032

馆 藏 号：203154807...