摘要：針對(duì)語(yǔ)音/音樂(lè)分類過(guò)程中由于特征參數(shù)提取過(guò)多造成的維數(shù)災(zāi)難及分類準(zhǔn)確率有待提高等問(wèn)題,提出了一種基于過(guò)零率及頻譜的語(yǔ)音/音樂(lè)分類算法.該算法在對(duì)語(yǔ)音及音樂(lè)2類信號(hào)進(jìn)行端點(diǎn)檢測(cè)及分段預(yù)處理后,結(jié)合每一音頻段的過(guò)零率和頻譜幅值特性進(jìn)行分類識(shí)別處理,最后通過(guò)計(jì)算被判別為語(yǔ)音或音樂(lè)的概率實(shí)現(xiàn)分類.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此算法在音頻分類中較同樣最多只提2個(gè)音頻特征且未用分類器算法的準(zhǔn)確率平均提高約7.9%,較提取多個(gè)音頻特征且采用分類器算法的準(zhǔn)確率平均提高約5.7%.證明了該算法不僅計(jì)算量小,且分類準(zhǔn)確率也有所提高.
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