基于MFCC, MODGDF和支持向量机的环境音识别研究
任立勇1
何永彬1
贺茜1
于永斌1
刘思怡2
1.电子科技大学信息与软件工程学院,四川成都6100542.四川长江职业学院,四川成都610106
摘要：环境音识别是机器学习领域中的一个研究重点和难点,它可以帮助智能系统识别音频数据中的环境音.本文提出一种新的环境音识别方法,它是将梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstral coefficents,MFCC)和修正群延迟函数(modified group delay function,MODGDF)联合作为特征参数,然后利用多分类支持向量机(support vector machine,SVM)进行参数分类,达到识别音频数据中环境音的目的.结果 表明,在DCASE 2018数据集上,该方法的实验效果优于DCASE 2018数据集基线系统识别效果,整体识别准确率提高了25.8％.
关键词：环境音识别梅尔频率倒谱系数修正群延迟函数支持向量机
分类号：TN391(半导体技术)
资助基金：国家自然科学基金(61550110248)
论文发表日期：2020-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 127-132 )
英文信息