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摘要:
通过提取基音频率、明亮度、带宽、过零率、响度、均方根、相邻点之间距离的均值和方差及Mel倒谱系数这8个特征构造特征集,在此基础上提出一种基于最近特征线的音频分类算法,对其进行枪声、鞭炮声、喇叭声及说话声的分类实验中,结果表明,该算法的分类效果较好,错误率可低至11.76%.
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文献信息
篇名 最近特征线在音频分类中的应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 音频分类 最近特征线 音频特征选取 Mel倒谱系数
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 151-153
页数 分类号 TN912
字数 4506字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.02.052
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 徐荣聪 福州大学数学与计算机科学学院 29 267 8.0 16.0
2 练芝飞 福州大学数学与计算机科学学院 3 6 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
音频分类
最近特征线
音频特征选取
Mel倒谱系数
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
总被引数(次)
317027
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