基于MFCC, MODGDF和支持向量机的环境音识别研究

任立勇; 何永彬; 贺茜; 于永斌; 刘思怡

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基于MFCC, MODGDF和支持向量机的环境音识别研究

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摘要

环境音识别是机器学习领域中的一个研究重点和难点,它可以帮助智能系统识别音频数据中的环境音.本文提出一种新的环境音识别方法,它是将梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstral coefficents,MFCC)和修正群延迟函数(modified group delay function,MODGDF)联合作为特征参数,然后利用多分类支持向量机(support vector machine,SVM)进行参数分类,达到识别音频数据中环境音的目的.结果表明,在DCASE 2018数据集上,该方法的实验效果优于DCASE 2018数据集基线系统识别效果,整体识别准确率提高了25.8％.

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2020年第6期|127-132|共6页
作者
任立勇; 何永彬; 贺茜; 于永斌; 刘思怡;
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作者单位

电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054;

电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054;

电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054;

电子科技大学信息与软件工程学院四川成都610054;

四川长江职业学院四川成都610106;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN391;
关键词
环境音识别; 梅尔频率倒谱系数; 修正群延迟函数; 支持向量机;

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