基于隐马尔可夫模型的音频自动分类
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国家自然科学基金资助项目(69903006,60073030)


Automatic Audio Classification by Using Hidden Markov Model
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    摘要:

    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%.

    Abstract:

    As one of the key methods to extract content semantics and structure from audio, automatic audio classification, especially for a speech and a music, is valuable for content-based audio retrieval, video summary and retrieval, and spoken document retrieval, etc. Because hidden Markov model (HMM) can well model audio signal抯 time statistical properties, a left-right discrete HMM is proposed to classify a speech, a music and their mixed audio. The experimental results show that HMM is excellent for audio classification accuracy is up to 90.28%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

卢坚,陈毅松,孙正兴,张福炎.基于隐马尔可夫模型的音频自动分类.软件学报,2002,13(8):1593-1597

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  • 收稿日期:2001-02-13
  • 最后修改日期:2001-05-22
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