【摘 要】
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音频具有数据量大、维数高等特点,直接进行音频检索会造成＂特征维数灾难＂,因此有必要从音频提取最能表现音频特征的音频帧。提出一种基于模糊粗糙集模型（Fuzzy Rough Set Model,
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金（No.09KJB520006）, 南京大学软件新技术国家重点实验室开放基金（No.KFKT2008B15）, 南京工业大学学科预研基金
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音频具有数据量大、维数高等特点,直接进行音频检索会造成＂特征维数灾难＂,因此有必要从音频提取最能表现音频特征的音频帧。提出一种基于模糊粗糙集模型（Fuzzy Rough Set Model,FRSM）的音频数据约简算法,根据隶属度对音频数据进行模糊离散,基于知识表达能力约简属性,以等价划分计算具有等同分类能力的知识核。实验结果表明,该算法能够得到最小约简,并且最大程度地保持音频特征,提高检索效率。
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