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基于核Logistic回归的乐器音乐辨识
基于核Logistic回归的乐器音乐辨识
作者:
刘遵雄
曾丽辉
许金凤
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
核Logistic回归
音频分类
特征提取
摘要:
基于统计学习的音频分类具有理论基础坚实,实现机制简单等特点受到广泛关注并被很多音频分类系统所采用.本文对核Logistic回归算法(KLR)进行了深入分析,提出基于KLR的音频分类器设计方法,应用其解决同类型的乐器音乐分类问题.结合所采集的小提琴中提琴和大提琴的音乐信号样本进行了分类仿真试验,并与传统的Logistic回归(LR)和支持向量机(SVM)进行对比.结果表明,核Logistic回归模型具有较为优越的分类性能和非线性处理能力.
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半监督学习
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(/年)
文献信息
篇名
基于核Logistic回归的乐器音乐辨识
来源期刊
华东交通大学学报
学科
工学
关键词
核Logistic回归
音频分类
特征提取
年,卷(期)
2010,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
29-33
页数
分类号
TP391.42
字数
3301字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1005-0523.2010.04.007
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
刘遵雄
华东交通大学信息工程学院
59
330
10.0
15.0
2
曾丽辉
华东交通大学信息工程学院
3
11
2.0
3.0
3
许金凤
华东交通大学信息工程学院
3
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2017(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
核Logistic回归
音频分类
特征提取
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
华东交通大学学报
主办单位:
华东交通大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1005-0523
CN:
36-1035/U
开本:
大16开
出版地:
中国南昌
邮发代号:
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
3963
总下载数(次)
12
总被引数(次)
24304
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