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摘要:
音频分类是提取音频结构和内容语义的重要手段,是基于内容的音频检索和分析的基础.本文对几种常用的音频分类算法作了综述,介绍了最小距离法、神经网络、支持向量机、决策树方法、隐马尔可夫模型等典型算法的特征,并对它们的优缺点进行了比较.
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音频分类
内容分析
隐马尔可夫模型
新闻视频
视频检索
基于PCA和CHMM的音频自动分类
主成分分析
连续隐马尔可夫模型
基于内容的音频分类
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 典型的音频分类算法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 音频特征提取 基于内容的音频分类 音频检索
年,卷(期) 2007,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 59-63
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 4805字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2007.08.019
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑怡文 14 46 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
音频特征提取
基于内容的音频分类
音频检索
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
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