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【24h】

Audio signal identification via pattern capture and template matching

机译:通过模式捕获和模板匹配识别音频信号

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摘要

This research reports on a system able to classify different signals containing auditive information based on capture of small signal segments present in specific types of sound. After using a Haar wavelet transform at the preprocessing stage, a neural network known as the O-algorithm compares segments from candidate audio signals against predefined templates stored in the network. The classification performance is tested with three different applications.
机译:这项研究报告了一种系统,该系统能够基于捕获特定类型的声音中存在的小信号片段来对包含听觉信息的不同信号进行分类。在预处理阶段使用Haar小波变换后,称为O算法的神经网络会将候选音频信号中的片段与网络中存储的预定义模板进行比较。分类性能通过三种不同的应用程序进行了测试。

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