基于SVM和GMM的特定音频事件分层泛化识别方法

摘要

本发明涉及一种融合支持向量机(SVM)和高斯混合模型(GMM)的特定音频事件分层泛化识别方法，属于计算机与音频事件识别技术领域。本方法首先获得训练样本的音频特征向量文件，然后分别使用GMM方法和SVM方法对大量种类繁多的训练样本的音频特征向量文件进行模型训练，得到具有泛化能力的GMM模型和SVM分类器，完成离线训练。最后使用GMM模型和SVM分类器对待识别音频特征向量文件进行分层识别，经由一定的结果融合判决策略，得到每一个音频片段的类别标签属性。本方法解决了现有特定音频事件识别中对连续音频流识别效率低、持续时间特别短的音频事件漏检概率高等问题，可应用于特定音频检索和基于内容的网络音频监管。