基于Tucker分解的音频分类方法的研究

杨立东; 辛文超; 胡江涛; 牛大伟; 张丹丹

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基于Tucker分解的音频分类方法的研究

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提出了一种基于张量分解的音频信号的分类方法.首先,通过张量建模与Tucker分解挖掘出信号潜在的结构信息,当作音频信号的有效特征信息,然后利用支持向量机作为分类器完成分类.实验结果表明:通过张量分析提取的特征具有更好的区分度,分类的正确率达到了91.3％,相较于传统方法音频分类的正确率有了明显的提高,说明张量分析方法在音频信号分类中的有效性.

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来源
《内蒙古科技大学学报》 |2020年第3期|246-250|共5页
作者
杨立东; 辛文超; 胡江涛; 牛大伟; 张丹丹;
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作者单位

内蒙古科技大学内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学内蒙古包头 014010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
音频分类; 张量分析; 特征提取; Tucker分解;

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