基于APR-SVM的音频分类方法

• 作者: 王晓峰 蒋先涛
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 音频分类 特征提取 支持向量机 自适应间距比 信噪比
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 59-61
• 分类号: TP315
• 字数: 2602字
• 语种: 中文

摘要

音频分类在多媒体应用中十分广泛,主要有时域分析和频域分析方法.文中提出了一种基于自适应间距比(APR)算法和支持向量机(SVM)算法的音频分类方法,先用APR算法区分语音与非语音;对于非语音,再通过SVM进行音频分类. APR算法是比较PR参数和阈值来区分语音和非语音,它和信噪比密切相关;而将非语音分成四组:音乐,汽车,会议,雨声,提取特征因子.实验结果表明:文中设计的分类器的精度达到93.75%以上,能很好地把各类型音频分开.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓峰	上海海事大学信息工程学院	71	454	12.0	17.0
2	蒋先涛	上海海事大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0