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Improving SVM-based speech/music classifier based on conditional MAP criterion

机译:基于条件MAP准则改进基于SVM的语音/音乐分类器

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摘要

To enhance SVM-based speech/music classifications by exploiting substantial inter-frame correlations in speech/music frames, we propose a technique using the second-order conditional maximum a posteriori (CMAP) probability that considers not only the current observation but also the classification results of the two previous frames.
机译:为了通过利用语音/音乐帧中的大量帧间相关性来增强基于SVM的语音/音乐分类,我们提出了一种使用二阶条件最大后验(CMAP)概率的技术,该技术不仅考虑当前观察值,而且考虑分类前两个帧的结果。

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