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摘要:
提出了一种利用训练数据的类别信息改善分类效果的音频特征提取方法.与传统的利用独立分量分析进行特征提取的方法相比,在计算训练向量空间的基函数组时,特征向量各分量之间的互信息不是直接在全体训练向量上计算的,而是分别在各个不同类的训练向量上计算,然后求其统计平均值.实验结果表明,用这种方法得到的基函数组,能够进一步减小同一类音频的特征向量各分量之间的互信息,从而提高分类的成功率.
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文献信息
篇名 一种考虑类别信息的音频特征提取方法
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 特征提取 类别信息 独立分量分析 对比函数 互信息
年,卷(期) 2006,(11) 所属期刊栏目 信息处理
研究方向 页码范围 1959-1964
页数 6页 分类号 TP3
字数 5625字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈莘萌 武汉大学计算机学院 75 780 13.0 26.0
2 陈刚 武汉大学计算机学院 127 336 9.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征提取
类别信息
独立分量分析
对比函数
互信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
7553
总下载数(次)
35
总被引数(次)
164870
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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