研究了音频信息处理中一项重要的预处理工作:语音音乐分类。针对语音信号处理中遇到的实际问题,选择合适的音频特征和分类器来对音频数据进行语音和音乐分类。采用二级系统,选择优化低能量率(ModifiedLow Energy Ratio,MLER)以及梅尔频...研究了音频信息处理中一项重要的预处理工作:语音音乐分类。针对语音信号处理中遇到的实际问题,选择合适的音频特征和分类器来对音频数据进行语音和音乐分类。采用二级系统,选择优化低能量率(ModifiedLow Energy Ratio,MLER)以及梅尔频谱倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为音频特征,通过贝叶斯分类和混合高斯分类器进行分类。最后,使用上下文分类器对分类结果进行修正。实验结果表明,这种分类方法准确率和速度都较好。展开更多
文摘研究了音频信息处理中一项重要的预处理工作:语音音乐分类。针对语音信号处理中遇到的实际问题,选择合适的音频特征和分类器来对音频数据进行语音和音乐分类。采用二级系统,选择优化低能量率(ModifiedLow Energy Ratio,MLER)以及梅尔频谱倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)作为音频特征,通过贝叶斯分类和混合高斯分类器进行分类。最后,使用上下文分类器对分类结果进行修正。实验结果表明,这种分类方法准确率和速度都较好。
