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一类SVM在音频检测和分类应用中面临的挑战。 (英语) 兹比尔1184.68424

摘要:支持向量机(SVM)在语音(事件)识别领域得到了广泛而成功的应用。然而,SVM在实际信号处理应用中的扩展仍然是一个正在进行的研究课题。我们的工作包括说明SVM在识别属于复杂现实世界数据集的脉冲音频信号方面的潜力。我们建议应用优化的单类支持向量机(1-SVM)来处理声音识别过程中的声音检测和分类任务。首先,我们提出了一种有效且准确的方法来检测连续音频流中的事件。提出的无监督声音检测方法基于指数族模型和1-SVM来近似广义似然比,不需要任何预处理模型。然后,为了解决有监督的声音分类任务,我们使用了基于1-SVM的新的区分算法和新的相似度度量。我们将新的声音检测和分类方法与其他流行的方法进行了比较。实验中取得的显著声音识别结果说明了这些方法的潜力,并表明1-SVM非常适合于事件再认知任务。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68吨10 模式识别、语音识别
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全文: 内政部

参考文献:

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