基于小波变换和支持向量机的音频分类

• 作者: 吴渝 李婧 邢峰 郑继明
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小渡变换 子带 特征提取 音频分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 212-216
• 页数: 5页
• 分类号: TP27
• 字数: 4671字
• 语种: 中文

摘要

音频特征提取是音频分类的基础,而音频分类又是基于内容的音频检索的关键.使用小波变换和支持向量机的方法对音频进行分类.研究了小波变换域的音频特征提取,分析了这些特征在小波变换域中的意义.把得到的特征向量作为支持向量机的输入,把音频分成纯语音、带背景音乐的语音、音乐、环境音4种类型.实验结果表明,基于小波域的特征计算简单、能够较好地区分不同的音频类型,得到较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑继明	重庆邮电大学应用数学研究所	70	357	11.0	14.0
2	吴渝	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	99	1784	17.0	40.0
3	邢峰	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	11	1.0	1.0
4	李婧	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	5	17	2.0	4.0