【摘 要】
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针对DHMM分类器对音频特征进行向量量化引起的误差及特征维数过多导致计算复杂度过大的问题,提出了一种新的基于PCA和CHMM的音频自动分类方法。它先将音频特征组成一个高维向量,然后使用PCA对这些高维向量进行降维,再使用CHMM分类器对降维后的特征进行分类。实验证明了PCA和CHMM音频分类的有效性。
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（60673100）
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针对DHMM分类器对音频特征进行向量量化引起的误差及特征维数过多导致计算复杂度过大的问题,提出了一种新的基于PCA和CHMM的音频自动分类方法。它先将音频特征组成一个高维向量,然后使用PCA对这些高维向量进行降维,再使用CHMM分类器对降维后的特征进行分类。实验证明了PCA和CHMM音频分类的有效性。
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