【摘 要】
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本文首先介绍了16种音频特征的提取,接着从两方面分析了这些特征区分不同的音频类型的有效性和鲁棒性.最后,基于这些特征,借助支持向量机(SVM)分类器,在一个大约5小时的音频
【机 构】
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中科院自动化所高创中心,100080
【出 处】
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第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8)
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本文首先介绍了16种音频特征的提取,接着从两方面分析了这些特征区分不同的音频类型的有效性和鲁棒性.最后,基于这些特征,借助支持向量机(SVM)分类器,在一个大约5小时的音频数据集上训练和测试,把音频分成预先定义的5类:静音、纯语音、非纯语音、音乐和环境音.实验结果证明,使用有效的音频特征,能够很好的把音频场景分成不同的类型.
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