文献类型：期刊文章

作　　者：俞玉莲[1] 郭世杰[2]

机构地区：[1]上海电子信息职业技术学院通信与信息工程系,上海201411 [2]上海航天技术研究院信号处理部,上海201109

出　　处：《计算机应用与软件》

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)

年　　份：2010

卷　　号：27

期　　号：4

起止页码：98-101

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、JST、ZGKJHX、普通刊

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。

关 键 词：支持向量机 音频分类 增广两类分类法  

分 类 号：TP181]