基于决策树的语音与乐音信号分类算法

摘要

提出一种基于决策的语音与乐音信号的分类算法,通过提取输入信号的幅度信息、频谱分布特征信息用于信号的分类的特征参数,再利用决策树中的ID3算法进行分类,并对分类结果进行后期调整,进一步提高算法分类的正确率.实验结果表明,提出的语音与乐音信号分类算法取得了平均96.12％的正确率.