杨松

作品数：3被引量：6H指数：2
导出分析报告
供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
发文主题：乐器分类K均值聚类语音遗传算法改进遗传算法更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机系统应用》《计算机工程与应用》《计算机工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-3
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于样本熵的语音/音乐识别被引量：4
《计算机工程与应用》2012年第23期125-127,154,共4页杨松 于凤芹 
国家自然科学基金(No.61075008)
传统的MFCC及短时能量特征只反映了信号序列的静态特征,目前基于这些特征的语音/音乐识别率为79%～86%。样本熵可以反映信号序列中的新信息量的大小以及新信息量的变化程度。以样本熵作为特征对语音/音乐进行分类识别,提取混合信号的样...
关键词：语音/音乐识别 样本熵 K均值聚类 
基于MP稀疏分解原子参数的乐器分类
《计算机工程》2012年第7期134-135,138,共3页杨松 于凤芹 
国家自然科学基金资助项目(61075008)
Mel频率倒谱系数(MFCC)等传统声学特征不能精确地体现出不同乐器信号间的差别。为此,提出一种基于匹配追踪(MP)稀疏分解原子参数的乐器分类方法。利用MP算法提取各类乐器信号的稀疏分解原子,将得到的原子参数作为特征,通过支持向量机进...
关键词：乐器分类 参数提取 稀疏分解 匹配追踪算法 原子参数 支持向量机 
利用遗传算法改进SOM网络初始权值的乐器分类被引量：2
《计算机系统应用》2012年第4期238-240,共3页杨松 于凤芹 
国家自然科学基金(61075008)
针对SOM网络在分类中由于其初始权值的随机性而导致的训练次数过多且易陷入局部最小的问题,提出了利用遗传算法改进网络初始权值的乐器分类。仿真实验提取10种乐器的12阶MFCC系数,之后使用遗传算法计算出每种乐器各阶系数的适应度值,并...
关键词：乐器分类 自组织特征映射网络 遗传算法 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部