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摘要:
本文将音频信号的MFCC参数作为特征向量,并使用前馈型神经网络对语音、音乐,语音+音乐、环境音响、静音5类音频进行分类,取得了平均92%的正确率.
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文献信息
篇名 基于神经网络的5种音频分类
来源期刊 中国西部科技 学科 工学
关键词 神经网络 音频 分类
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 开发应用
研究方向 页码范围 16-17,15
页数 3页 分类号 TN91
字数 2409字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-6396.2008.09.008
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 刘乔辉 13 20 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
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1999(2)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
音频
分类
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
中国西部科技
月刊
1671-6396
51-1633/N
大16开
中国成都237信箱(中科院成都分院)
62-223
2002
chi
出版文献量(篇)
15585
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18
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38742
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