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摘要:音頻的自動分類,尤其是語音和音樂的分類,是提取音頻結(jié)構(gòu)和內(nèi)容語義的重要手段之一,它在基于內(nèi)容的音頻檢索、視頻的檢索和摘要以及語音文檔檢索等領(lǐng)域都有重大的應(yīng)用價值.由于隱馬爾可夫模型能夠很好地刻畫音頻信號的時間統(tǒng)計特性,因此,提出一種基于隱馬爾可夫模型的音頻分類算法,用于語音、音樂以及它們的混合聲音的分類.實驗結(jié)果表明,隱馬爾可夫模型的音頻分類性能較好,最優(yōu)分類精度達(dá)到90.28%.
關(guān)鍵詞:基于內(nèi)容的音頻分類;隱馬爾可夫模型;向量量化;MFCC(mel-frequency cepstral coefficient)
關(guān)鍵詞:基于內(nèi)容的音頻分類;隱馬爾可夫模型;向量量化;MFCC(mel-frequency cepstral coefficient)
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