%0 Journal Article
%T Audio classification based on wavelet transform and support vector machine<br>基于小波变换和支持向量机的音频分类
%A ZHENG Ji-ming
%A XING Feng
%A WU Yu
%A LI Jing
%A <br>郑继明
%A 邢峰
%A 吴渝
%A 李婧
%J 重庆邮电大学学报(自然科学版)
%D 2008
%I 
%X 音频特征提取是音频分类的基础，而音频分类又是基于内容的音频检索的关键。使用小波变换和支持向量机的方法对音频进行分类。研究了小波变换域的音频特征提取，分析了这些特征在小波变换域中的意义。把得到的特征向量作为支持向量机的输入，把音频分成纯语音、带背景音乐的语音、音乐、环境音4种类型。实验结果表明，基于小波域的特征计算简单、能够较好地区分不同的音频类型，得到较高的分类精度。
%K 小波变换
%K 子带
%K 特征提取
%K 音频分类
%K 支持向量机
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=96E6E851B5104576C2DD9FC1FBCB69EF&jid=5C2694A2E5629ECD6B59D7B28C6937AD&aid=DEC26673B95E90E5868CCF7D66EEDD31&yid=67289AFF6305E306&vid=A04140E723CB732E&iid=0B39A22176CE99FB&sid=D2742EEE6F4DF8FE&eid=CEC789B3C68C3BB3&journal_id=1673-825X&journal_name=重庆邮电大学学报(自然科学版)&referenced_num=1&reference_num=9