论文部分内容阅读
音频特征向量已广泛应用于音频分类的研究,该表示形式虽能有效体现音频的固有特性,但无法表示音频信息多语义特性及各语义间的相关性。提出了基于张量统一内容定位(TUCL)的音频语义表征方式,将音频语义描述表示为三阶张量,并构建多语义张量空间。在此空间中,张量语义离散度(TSD)能有效聚集具有相同语义的音频资源,通过计算各音频资源的TSD来完成对音频资源的分类,并构建了RBF张量神经网络(RBFTNN)来自适应学习分类模型。实验结果表明,在多语义分类的情况下,TSD算法的分类性能明显优于当前典型的高斯混合模