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本文结合贝叶斯决策理论和统计学习思想,将概率神经网络(PNN)应用于音频分类,选用较少的音频特征将音频信号分为语音、音乐和静音三种类型,最后分析了PNN的分类性能及其泛化能力。实验表明,本文算法分类效果良好,分类准确率可以达到98.67%。
基于概率神经网络的语音与音乐分类
【摘 要】
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本文结合贝叶斯决策理论和统计学习思想,将概率神经网络(PNN)应用于音频分类,选用较少的音频特征将音频信号分为语音、音乐和静音三种类型,最后分析了PNN的分类性能及其泛化
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理实验室;
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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北京工业大学第一届博士研究生创新计划项目(bcx-2009-020);华为技术有限公司合作项目资助
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