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基于隐马尔可夫模型的音频自动分类
引用本文:卢坚,陈毅松,孙正兴,张福炎.基于隐马尔可夫模型的音频自动分类[J].软件学报,2002,13(8):1593-1597.
作者姓名:卢坚  陈毅松  孙正兴  张福炎
作者单位: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
基金项目:国家自然科学基金资助项目(69903006,60073030)
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%.

关 键 词:基于内容的音频分类  隐马尔可夫模型  向量量化  MFCC(mel-frequency  cepstral  coefficient)
文章编号:1000-9825/2002/13(08)1593-05
收稿时间:2001/2/13 0:00:00
修稿时间:2001年2月13日

Automatic Audio Classification by Using Hidden Markov Model
LU Jian,CHEN Yi-song,SUN Zheng-xing and ZHANG Fu-yan.Automatic Audio Classification by Using Hidden Markov Model[J].Journal of Software,2002,13(8):1593-1597.
Authors:LU Jian  CHEN Yi-song  SUN Zheng-xing and ZHANG Fu-yan
Abstract:
Keywords:content-based audio classification  hidden Markov model (HMM)  vector quantisation  mel-frequency cepstral coefficients (MFCC)  
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