【摘 要】
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音频自动分类是解决音频结构化问题和提取音频内容语义的重要手段之一，是当前基于内容的音频检索领域的一个研究热点。在考察音频数据特征的基础上，针对左-右密度隐马尔可夫模
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音频自动分类是解决音频结构化问题和提取音频内容语义的重要手段之一，是当前基于内容的音频检索领域的一个研究热点。在考察音频数据特征的基础上，针对左-右密度隐马尔可夫模型（left-right DHMM）不能很好反映音频中状态反复的缺点，提出了一种基于各态历经混合高斯密度隐马尔可夫模型（EMGD_HMM）的分类器，并应用于语音、音乐和它们的混合声音的分类。实验结果表明，EMGD_HMM的分类精度要优于left-right DHMM。
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