有效的基于内容的音频特征提取方法

• 作者: 吴渝 郑继明 魏国华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 小波变换 Mel频率倒谱系数 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 131-133,137
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.12.043

摘要

音频特征提取是音频分类的基础,好的特征将会有效提高分类精度.在提取频域特征Mel频率倒谱系数(MFCC)的同时,对每一帧信号做离散小波变换,提取小波域特征,把频域和小波域特征相结合计算其统计特征.通过SVM模型建立音频模板,对纯语音、音乐及带背景音乐的语音进行分类识别,取得了较高的识别精度.

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	魏国华	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	2	21	2.0	2.0
3	吴渝	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	99	1784	17.0	40.0