【摘 要】
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音频信号作为多媒体信息的重要载体之一,为满足人们对信息知识的获取提供了有效途径.为了提高音频分类的精度,提出一种将音频信号的梅尔频率倒谱系数（Mel frequency cepstrum
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音频信号作为多媒体信息的重要载体之一,为满足人们对信息知识的获取提供了有效途径.为了提高音频分类的精度,提出一种将音频信号的梅尔频率倒谱系数（Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC）参数作为特征向量,采用基于改进型传输函数的误差反向传播神经（back propagation,BP）网络模型对6种音频进行分类.实验证明,该方法在音频分类精度方面性能良好,改进的传输函数具有收敛速度快的优点.相对于传统BP算法,该方法不仅缩短了训练时间,而且进一步提高了分类精度,其分类准
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