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摘要:
随着网络技术和媒体应用的迅速发展,传统的文本检索已不能满足需要,视频检索由于数据量大而得不到应用,语音检索就显示出重要的研究价值.一个语音序列由多种不同类型的语音片段构成,而每一种类型的语音往往又包含不同的意义,因此通过语音特征进行语音分段来实现语音检索是现代媒体数据进行检索的重要手段.通过对语音信号每一帧的基本特征值与整个语音序列的平均基本特征值进行比较,得到一个改进的特征值,并利用K—Nearest Neighbor算法进行语音分割,结果表明基于改进特征值的语音分割算法能够有效提高语音分割的准确性.
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文献信息
篇名 基于改进特征值的语音分割算法研究
来源期刊 南京师范大学学报:工程技术版 学科 工学
关键词 语音检索 语音分割 改进特征值
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 73-77
页数 分类号 TN912.3
字数 3529字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-1292.2011.03.014
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 马青玉 南京师范大学物理科学与技术学院 55 254 10.0 13.0
2 缪华 解放军国际关系学院教育技术中心 4 20 2.0 4.0
3 任新社 南京师范大学教育技术系 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
语音检索
语音分割
改进特征值
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
南京师范大学学报(工程技术版)
季刊
1672-1292
32-1684/T
大16开
南京市宁海路122号
2001
chi
出版文献量(篇)
1491
总下载数(次)
3
总被引数(次)
7734
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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