基于过零率及频谱的语音音乐分类算法
Speech music classification algorithm based on zero-crossing rate and spectrum作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院 云南 昆明 650500
出 版 物：《云南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition))
年 卷 期：2019年第41卷第5期
页 面：925-931页
核心收录：
摘 要：针对语音/音乐分类过程中由于特征参数提取过多造成的维数灾难及分类准确率有待提高等问题,提出了一种基于过零率及频谱的语音/音乐分类算法.该算法在对语音及音乐2类信号进行端点检测及分段预处理后,结合每一音频段的过零率和频谱幅值特性进行分类识别处理,最后通过计算被判别为语音或音乐的概率实现分类.实验结果表明,此算法在音频分类中较同样最多只提2个音频特征且未用分类器算法的准确率平均提高约7.9%,较提取多个音频特征且采用分类器算法的准确率平均提高约5.7%.证明了该算法不仅计算量小,且分类准确率也有所提高.
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