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摘要:
提出利用分形几何抽取音频特征的全局化音频检索,将其学习阶段计算音频数据库中每个音频的分维作为特征向量,保存在音频特征数据库中,并建立索引.其检索阶段则首先计算查询音频的分维,然后从音频数据库中快速找出分维最相似的若干音频对象.分维刻画了音频的内在属性如自相似性,使其具有片段检索对匹配的起点不敏感、抗噪音、检索速度快等优点.用FRACTAL, MFCC和SOLAR3种方法对数据集分别检索,实验结果表明基于分维的音频检索在性能和时间复杂度上有显著优势.
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文献信息
篇名 基于分形特征的音频检索
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 音频检索 分形 音频特征
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 211-213
页数 3页 分类号 TP18
字数 3087字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.11.076
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 文贵华 华南理工大学计算机学院 63 791 17.0 26.0
2 李坚 华南理工大学计算机应用工程研究所 8 182 4.0 8.0
3 毛先领 华南理工大学计算机学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
音频检索
分形
音频特征
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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317027
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