【摘 要】
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综合分析了语音和音乐的区别性特征,包括音调、亮度、谐度等感觉特征与MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)系数等,提出一种left-right DHMM(Discrete Hidden Markov
【基金项目】
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国家自然科学基金 (6990 3 0 0 6)资助
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综合分析了语音和音乐的区别性特征,包括音调、亮度、谐度等感觉特征与MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)系数等,提出一种left-right DHMM(Discrete Hidden Markov Model)的分类器,以极大似然作为判别规则,用于语音、音乐以及它们的混合声音的分类, 并且考察了上述特征集合在该分类器中的分类性能.实验结果表明,文中提出的音频特征有效、合理,分类性能较好.
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