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基于隐马尔可夫模型的音频自动分类
Automatic Audio Classification by Using Hidden Markov Model作者机构：南京大学计算机科学与技术系江苏南京210093 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093
出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)
年 卷 期：2002年第13卷第8期
页 面：1593-1597页
核心收录：
基 金：~~国家自然科学基金资助项目(69903006 60073030)
主 题：隐马尔可夫模型 音频自动分类 向量量化 MFCC 语音信号处理
摘 要：音频的自动分类,尤其是语音和音乐的分类,是提取音频结构和内容语义的重要手段之一,它在基于内容的音频检索、视频的检索和摘要以及语音文档检索等领域都有重大的应用价值.由于隐马尔可夫模型能够很好地刻画音频信号的时间统计特性,因此,提出一种基于隐马尔可夫模型的音频分类算法,用于语音、音乐以及它们的混合声音的分类.实验结果表明,隐马尔可夫模型的音频分类性能较好,最优分类精度达到90.28%.
