%0 Journal Article
%T Automatic Audio Classification by Using Hidden Markov Model<br>基于隐马尔可夫模型的音频自动分类
%A LU Jian
%A CHEN Yi-song
%A SUN Zheng-xing
%A ZHANG Fu-yan
%A <br>卢坚
%A 陈毅松
%A 孙正兴
%A 张福炎
%J 软件学报
%D 2002
%I 
%X 音频的自动分类,尤其是语音和音乐的分类,是提取音频结构和内容语义的重要手段之一,它在基于内容的音频检索、视频的检索和摘要以及语音文档检索等领域都有重大的应用价值.由于隐马尔可夫模型能够很好地刻画音频信号的时间统计特性,因此,提出一种基于隐马尔可夫模型的音频分类算法,用于语音、音乐以及它们的混合声音的分类.实验结果表明,隐马尔可夫模型的音频分类性能较好,最优分类精度达到90.28%.
%K content-based audio classification
%K hidden Markov model (HMM)
%K vector quantisation
%K mel-frequency cepstral coefficients (MFCC)<br>基于内容的音频分类
%K 隐马尔可夫模型
%K 向量量化
%K MFCC(mel-frequency
%K cepstral
%K coefficient)
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=7735F413D429542E610B3D6AC0D5EC59&aid=2057B00AEB22232E&yid=C3ACC247184A22C1&vid=FC0714F8D2EB605D&iid=5D311CA918CA9A03&sid=087664F66E31A190&eid=29BA6FD8D06FC06A&journal_id=1000-9825&journal_name=软件学报&referenced_num=24&reference_num=18