检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:白亮[1] 老松杨[1] 陈剑赟[1] 吴玲达[1]
机构地区:[1]国防科技大学多媒体研发中心,长沙410073
出 处:《计算机科学》2005年第4期87-90,F004,共5页Computer Science
摘 要:音频分类与分割是提取音频结构和内容语义的重要手段,是基于内容的音频、视频检索和分析的基础。支持向量机(SVM)是一种有效的统计学习方法。本文提出了一种基于SVM的音频分类算法。将音频分为5类:静音、噪音、音乐、纯语音和带背景音的语音。在分类的基础上,采用3个平滑规则对分类结果进行平滑。分析了SVM分类器的分类性能,同时也评估了本文提出的新的音频特征在SVM分类器上的分类效果。实验结果显示,基于SVM的音频分类算法分类效果良好,平滑处理后的音频分割结果比较准确。Audio classification and segmentation are an important access to extract audio structure and content, and are a basis for further audio/video retrieval and analysis. Support vector machines (SVM) is a valid statistic learning method. In this paper, the work on audio classification based on SVM is presented. Five audio classes are considered in this paper: silence, noise, music, pure speech and speech over background sound. Three smooth rules are present- ed and applied in the final segmentation. The performance of SVM on audio classification is evaluated. The effective- ness of some new proposed features is also evaluated. Experiment results show that SVM performs very well for au- dio classification and segmentation accuracy is good with the proposed three smooth rules.
关 键 词:支持向量机(SVM) 统计学习方法 分类算法 分类效果 基于内容 视频检索 结果比较 音频分割 平滑处理 基础 语音 噪音
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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