【摘 要】
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为解决广播自动识别问题,提出一种基于凝聚式层次聚类的调频广播自动识别方法。利用无线电监测设备获取正常广播和黑广播的音频数据,将音频数据转写成文本,对文本数据进行分
【机 构】
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重庆市无线电监测站,国家无线电监测中心检测中心,西华大学无线电管理技术研究中心
【基金项目】
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四川省科技厅(2019YFG0100)
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为解决广播自动识别问题,提出一种基于凝聚式层次聚类的调频广播自动识别方法。利用无线电监测设备获取正常广播和黑广播的音频数据,将音频数据转写成文本,对文本数据进行分析处理,计算文本数据的特征权重,构建向量空间模型并进行文本层次聚类分析。将各类文本提取关键词,作为识别广播属性和话题类别的初始语料库,同时在自动识别过程中,将属性未知的广播经过人工确认后进行关键词提取,进一步更新初始语料库。实测数据表明,该方法能够有效地识别出广播的属性和类别,可为相关无线电管理机构提供服务。
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