-
题名基于指纹权重的音频模板检索方法
被引量：3
- 1
-
-
作者
张学帅
邹学强
胡琪
张鹏远
-
机构
中国科学院声学研究所
中国科学院大学
国家计算机网络应急技术处理中心
-
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2018年第20期2295-2300,共6页
-
基金
全军共用信息系统装备预研项目(JZX2017-0994/Y306)
-
文摘
针对音频模板检索方法在噪音和频谱缺失等环境下鲁棒性不够强的问题,在原有Philips检索方法的基础上,提出了一种以帧能量差作为权重的检索方法,即充分利用原方法忽略的能量信息,通过对不同音频帧的DNA设置不同的匹配权重,有效提升了音频模板匹配方法的鲁棒性。实验结果表明,在受噪音影响和频谱缺失的数据集上,对于不同长度的音频模板,音频检索的查准率和查全率均有不同程度的提升,其中在2s的短模板上,查准率可比基线提高16%。
-
关键词
音频检索
音频指纹
索引
样例检索
近邻检索
-
Keywords
audio retrieval
audio DNA
indexing
audio sample retrieval
NN search
-
分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于PCA-BP 神经网络的示例优选方法
被引量：5
- 2
-
-
作者
章宗标
-
机构
浙江树人大学现代教育技术中心
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第19期108-111,172,共5页
-
基金
浙江省教育厅项目(No.Y201122220)
-
文摘
在音频示例检索的研究中,针对示例数据量大而导致计算代价大、检索时间长和噪声鲁棒性差等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)的示例优选方法。以信号鲁棒性评分为依据构建数据集合,使用主成分分析得到段级特征,消除数据冗余,减少输入变量,最后利用BPNN对保留成分进行建模预测。用PCA-BPNN模型对实验数据进行了验证性测试和分析,结果表明,该方法可以准确而高效地从一段音频中选取鲁棒性好的示例。
-
关键词
主成分分析
BP神经网络
示例优选
多媒体
音频检索
-
Keywords
Principal Component Analysis（PCA）
Back Propagation Neural Network（BPNN）
optimum selection of audio sample
multimedia
audio retrieval
-
分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[电子电信—信息与通信工程]
-
-
题名一种音频样例重复检测方法的研究
- 3
-
-
作者
王天逸
章宗标
王敏
-
机构
浙江树人大学信息科技学院
浙江树人大学现代教育技术中心
杭州华三通信技术有限公司
-
出处
《浙江树人大学学报（自然科学版）》
2013年第1期1-5,14,共6页
-
基金
2012年度浙江省大学生新苗人才计划(2012R420007)
2011年度浙江省教育厅项目(Y201122220)
-
文摘
提出了一种基于分段的音频样例重复检测方法,通过设置矩阵来表示样例间的相似度信息和匹配位置信息,计算样例间的匹配程度,记录检索结果.结果表明,该方法可以根据用户设置的重复阈值快速准确地找出重复样例,能提高检索系统的利用率和检出率.
-
关键词
音频检索
样例重复检测
分段检索
-
Keywords
audio retrieval
Repeat detection of audio sample
Segmentation-based audio retrieval
-
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
-
