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基于GMM和SVM的音频分类算法.pdf
随着计算机技术、网络技术和通讯技术的不断发展，图像、视频、音频等多媒体数据已逐渐成为信息处理领域中主要的信息媒体形式，其中音频信息占有重要的地位。
原始音频数据是一种非语义符号表示和非结构化的二进制流，缺乏内容语义的描述和结构化的组织，给音频信息的深度处理和分析工作带来了很大的困难。如何提取音频中的结构化信息和内容语义是音频信息深度处理、基于内容检索和辅助视频分析等应用的关键。音频分类与分割技术是解决这一问题的关键技术，是音频结构化的基础。本文在总结前人研究成果的基础上，研究了音频特征的分析与抽取、基于GMM的音频分类和基于SVM的音频分类问题。
本文工作主要包括以下内容:
(l)分析了语音和音乐的特征参数，并提取其相关特征。
(2)分别使用GMM和SvM分类算法做为语音和音乐的分类器，并比较了这两种
分类器的性能。
(3)使用SVM分类器实现语音端点检测，并与基于能量和过零率的端点检测方法
进行了比较。
(4)给出了一种基于GMM统计特性参数和SVM结合使用的音频分类系统。该方
法结合了GMM鲁棒性好和SVM分辨力好的优点，提高了系统的性能和鲁棒性。
关键词:音频分类;音频特征分析;高斯混合模型;支持向量机;端点检测
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基于GMM和SVM的音频分类算法.pdf
基于GMM和SVM的音频分类算法
通信与信息系统是信息社会的主要支柱，是现代高新技术的重要组成部分，是国家国民经济的神经系统和命脉。本学科所研究的主要对象是以信息获取、信息传输与交换、信息网络、信息处理及信息控制等为主体的各类通信与信息系统。它所涉及的范围很广，包括电信、广播、电视、雷达、声纳、导航、遥控与遥测、遥感、电子对抗、测量、控制等领域，以及军事和国民经济各部门的各种信息系统。　本学科与电子科学与技术、计算机科学与技术、控制理论与技术、航空航天科学与技术以及兵器科学与技术、生物医学工程等学科有着相互交叉、相互渗透的关系，并派生出许多新的边缘学科和研究方向.学科研究范围1. 通信理论与技术信息论，编码理论，通信理论与通信系统，通信网络理论与技术，多媒体通信理论与技术等。2. 电子与信息系统理论与技术数字信号处理，数字图像处理，模式识别，计算机视觉，电子与通信系统设计自动化等。3. 控制理论与技术智能控制系统，非线性控制理论，工业监控系统设计等。主要研究方向
　　1.数字图像处理与模式识别
　　2.通信系统数字信号处理
　　3.信息工程与计算机控制
　　4.电子与通信系统设计自动化
　　5.信息网络与信号编码
　　6.多媒体系统及应用
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基于gmm声纹识别的系统的研究.pdf
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浙江大学博士学位论文基于ＧＭＭ转换器喷嘴挡板伺服阀的研究所在学院扭越皇鳇递王捏堂医流体传动及控制国家重点实验室２００５年０５月摘要摘 要国民经济各部门和高科技各领域的发展，都不可避免地受到材料发展的制
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GMM文本无关的说话人识别系统研究.pdf
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基于MFCC和GMM的说话人识别系统研究.pdf
基于MFCC和GMM的说话人识别系统研究
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动态面板中系统GMM估计的改进及其应用.pdf
动态面板中系统GMM估计的改进及其应用
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