基于PCA和CHMM的音频自动分类

张新彩; 张德同; 耿国华; 王小凤; 吴江

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基于PCA和CHMM的音频自动分类

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针对DHMM分类器对音频特征进行向量量化引起的误差及特征维数过多导致计算复杂度过大的问题,提出了一种新的基于PCA和CHMM的音频自动分类方法.它先将音频特征组成一个高维向量,然后使用PCA对这些高维向量进行降维,再使用CHMM分类器对降维后的特征进行分类.实验证明了PCA和CHMM音频分类的有效性.

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来源
《计算机应用研究》 |2009年第4期|1257-1259|共3页
作者
张新彩; 张德同; 耿国华; 王小凤; 吴江;
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作者单位

西北大学;

信息科学与技术学院;

西安;

710127;

西北大学;

信息科学与技术学院;

西安;

710127;

西北大学;

信息科学与技术学院;

西安;

710127;

西北大学;

信息科学与技术学院;

西安;

710127;

西北大学;

信息科学与技术学院;

西安;

710127;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
主成分分析; 连续隐马尔可夫模型; 基于内容的音频分类;

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