【摘 要】
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提出了一种基于改进特征隐马尔科夫模型（HMM）的尖叫音频检测算法。它可以对视频中的尖叫片段进行检测，具有实时性和准确性的特点。对音频中的短时能量、过零率和梅尔频率倒谱系
【机 构】
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山西农业大学现代教育技术学院,山西师范大学数学与计算机科学学院
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提出了一种基于改进特征隐马尔科夫模型（HMM）的尖叫音频检测算法。它可以对视频中的尖叫片段进行检测，具有实时性和准确性的特点。对音频中的短时能量、过零率和梅尔频率倒谱系数等特征进行了分析。利用其统计学特性对这些特征进行了改进，提出了尖叫检测中新的音频特征。将新的音频特征融合进HMM中，提出了基于改进特征HMM的尖叫音频检测算法。通过实验验证了该算法的准确性和可行性。结果显示该算法的平均准确率高于97％且平均壹全率高于94％，性能高于其他同类算法。
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