【摘 要】
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语音和非语音分类的问题属于音频场景分类研究的范畴.国内外对音频场景分类进行了广泛深入的研究,针对不同的音频类型,采用了不同的音频特征[1][2][3].姜洪臣等人[4]综合了前人的工作,采用过零率、短时能量和MFCC等16种音频特征,使用SVM分类器把非静音的音频信号分成语音和非语音,然后又把语音划分为纯语音和非纯语音,把非语音又细分为音乐和环境音.本文对语音和非语音分类的音频特征进行了分析.
【机 构】
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中国科学院,自动化研究所,高技术创新中心,北京,100080 北京机械工业学院,计算机与自动化系,
【出 处】
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中国声学学会2006年全国声学学术会议
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语音和非语音分类的问题属于音频场景分类研究的范畴.国内外对音频场景分类进行了广泛深入的研究,针对不同的音频类型,采用了不同的音频特征[1][2][3].姜洪臣等人[4]综合了前人的工作,采用过零率、短时能量和MFCC等16种音频特征,使用SVM分类器把非静音的音频信号分成语音和非语音,然后又把语音划分为纯语音和非纯语音,把非语音又细分为音乐和环境音.本文对语音和非语音分类的音频特征进行了分析.
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