10.3778/j.issn.1002-8331.2011.25.040
基于高斯混合模型的自然环境声音的识别
提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的自然环境声音的识别方法.提取Mel频率例谱系数(MFCCs)来分析声音信号;对于每种声音使用期望最大化算法基于MFCC特征集建立高斯混合模型;使用最小错误率判决规则和投票裁决的方法进行识别.使用GMM对36种自然环境的声音进行识别的正确率可达95.83%,且识别效果优于K最近邻(KNN).
Mel频率倒谱系数、高斯混合模型、自然环境声音的识别、投票裁决
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 61075022;福建省教育厅A类科技项目JA09021
2012-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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152-155,164