【摘 要】
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基于内容的音频分类是一个有趣并有重要意义的问题。音频分类技术包括音频特征抽取和分类器两个基本部分。如今，基于内容的音频自动分类技术已经有了很大的发展。然而，现有的基
【机 构】
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西安电子科技大学ISN国家重点实验室
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基于内容的音频分类是一个有趣并有重要意义的问题。音频分类技术包括音频特征抽取和分类器两个基本部分。如今，基于内容的音频自动分类技术已经有了很大的发展。然而，现有的基于内容的音频自动分类方法在分类的准确性、有效性和算法复杂度等诸多方面存在一定的不足，探索性能更佳的方法就成为了该领域的研究热点。提取了基于内容的音频分类所使用的音频特征，得到了基于帧的音频特征和基于片段的音频特征两个层次的特征，并提出了一种基于MFCC的简化的特征；选取了最小距离分类器中的最近邻分类器和K近邻分类器，对这几种典型的音频分类器进行
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