基于小波变换的音频特征提取与分类
音频分类是音频分析中的一项基本任务,它为基于内容的音频检索做准备.目前对音频分类方法的研究有很多.音频特征分析和抽取是音频分类的基础.许多文献是基于时域或傅立叶变换频域提取音频信号的特征的,但由于音频信号的短时平稳性,这些方法具有一定的局限性.小波理论的出现为信号分析提供一种时频分析工具,它已经成功地应用于不同的信号分析中.音频信号经小波变换后满足不确定性原则,提高了时频分辨率,同时也符合人耳的时频分辨特性.本文运用离散小波变换,利用小波系数计算质心、带宽、子带能量和静音比等特征,并根据得到的子带能量计算前后子带能量比,利用能量比对各子带能量进行处理,得到新的子带能量.将这些特征作为音频分类的基础,根据小波域中特征向量的特点,分别构造两个不同的线性判别式函数,从而把音频分成四种不同的种类.实验结果表明这种方法比较简单,提取小波域的特征所花费的计算较少,分类准确率达到87.2％。
音频分类 小波变换 音频特征提取 小波域特征提取 子带能量
邢峰 郑继明 吴渝 李婧
重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆,400065
国内会议
第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC”2006)
浙江金华
中文
232-234,244
2006-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）