基于凝聚式层次聚类的调频广播自动识别

• 作者: 刘播阳 夏茂 孔明明 张政 陈智超
• 来源期刊: 西华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 广播属性识别 层次聚类 特征项权重 向量空间 语料库
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 104-112
• 页数: 9页
• 分类号: TN934.2|TN912.34
• 字数: 6807字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12198/j.issn.1673?159X.3704

摘要

为解决广播自动识别问题,提出一种基于凝聚式层次聚类的调频广播自动识别方法.利用无线电监测设备获取正常广播和黑广播的音频数据,将音频数据转写成文本,对文本数据进行分析处理,计算文本数据的特征权重,构建向量空间模型并进行文本层次聚类分析.将各类文本提取关键词,作为识别广播属性和话题类别的初始语料库,同时在自动识别过程中,将属性未知的广播经过人工确认后进行关键词提取,进一步更新初始语料库.实测数据表明,该方法能够有效地识别出广播的属性和类别,可为相关无线电管理机构提供服务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张政	国家无线电监测中心检测中心	8	1	1.0	1.0
2	夏茂		5	0	0.0	0.0
3	孔明明	西华大学无线电管理技术研究中心	14	15	2.0	3.0
4	刘播阳		2	1	1.0	1.0
5	陈智超	西华大学无线电管理技术研究中心	1	0	0.0	0.0