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1. 基于单类支持向量机的音频分类

颜景斌吴石伊戈尔.艾杜阿尔达维奇

计算机应用 2009, 29 (05): 1419-1422.

摘要（1435）

PDF （561KB）（1186）

研究一种基于单类支持向量机的音频分类方法，能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。通过使用小波包变换提取语音特征向量，并融合多特征向量，将音频分为5类：纯语音、音乐、环境音、含背景音语音和静音。实验结果表明这种方法具有较好的分类精度，性能优于贝叶斯、隐马尔可夫模型和神经网络分类器。