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基于EMGD_HMM的音频自动分类
被引量：
3
1
作者
王超
吴亚锋
《电声技术》
2007年第11期52-54,60,共4页
音频自动分类是解决音频结构化问题和提取音频内容语义的重要手段之一,是当前基于内容的音频检索领域的一个研究热点。在考察音频数据特征的基础上,针对左-右密度隐马尔可夫模型(left-right DHMM)不能很好反映音频中状态反复的缺点,提...
音频自动分类是解决音频结构化问题和提取音频内容语义的重要手段之一,是当前基于内容的音频检索领域的一个研究热点。在考察音频数据特征的基础上,针对左-右密度隐马尔可夫模型(left-right DHMM)不能很好反映音频中状态反复的缺点,提出了一种基于各态历经混合高斯密度隐马尔可夫模型(EMGD_HMM)的分类器,并应用于语音、音乐和它们的混合声音的分类。实验结果表明,EMGD_HMM的分类精度要优于left-right DHMM。
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关键词
音频自动分类
left-right
D
hmm
模型
emgd
_
hmm
模型
MEL倒谱系数
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职称材料
题名
基于EMGD_HMM的音频自动分类
被引量：
3
1
作者
王超
吴亚锋
机构
西北工业大学数据处理中心
出处
《电声技术》
2007年第11期52-54,60,共4页
文摘
音频自动分类是解决音频结构化问题和提取音频内容语义的重要手段之一,是当前基于内容的音频检索领域的一个研究热点。在考察音频数据特征的基础上,针对左-右密度隐马尔可夫模型(left-right DHMM)不能很好反映音频中状态反复的缺点,提出了一种基于各态历经混合高斯密度隐马尔可夫模型(EMGD_HMM)的分类器,并应用于语音、音乐和它们的混合声音的分类。实验结果表明,EMGD_HMM的分类精度要优于left-right DHMM。
关键词
音频自动分类
left-right
D
hmm
模型
emgd
_
hmm
模型
MEL倒谱系数
Keywords
automatic audio classification
left-right D
hmm
emgd
_
hmm
Mel frequency cepstrnm coefficient
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMGD_HMM的音频自动分类
王超
吴亚锋
《电声技术》
2007
3
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