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提出一种基于潜在概率语义（PLSA）模型和K近邻分类器的音频分类算法.首先,将信号特征向量送入潜在概率语义模型中训练,获得声音主题词袋模型;然后,使用K近邻分类器（KNN）进行分类.实验结果表明：与传统的K近邻分类算法相比,提出的算法在分类效果上有较明显的改善.
采用潜在概率语义模型和K近邻分类器的音频分类算法
【摘 要】
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提出一种基于潜在概率语义（PLSA）模型和K近邻分类器的音频分类算法.首先,将信号特征向量送入潜在概率语义模型中训练,获得声音主题词袋模型;然后,使用K近邻分类器（KNN）进行分类.
【机 构】
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中国科学院大学电子电气与通信工程学院,中国科学院微电子研究所,中国物联网研究发展中心,上海电力学院电子与信息工程学院
【出 处】
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华侨大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年2期
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