基于过零率及频谱的语音音乐分类算法

针对语音/音乐分类过程中由于特征参数提取过多造成的维数灾难及分类准确率有待提高等问题,提出了一种基于过零率及频谱的语音/音乐分类算法.该算法在对语音及音乐2类信号进行端点检测及分段预处理后,结合每一音频段的过零率和频谱幅值特性进行分类识别处理,最后通过计算被判别为语音或音乐的概率实现分类.实验结果表明,此算法在音频分类中较同样最多只提2个音频特征且未用分类器算法的准确率平均提高约7.9%,较提取多个音频特征且采用分类器算法的准确率平均提高约5.7%.证明了该算法不仅计算量小,且分类准确率也有所提高.     

一种基于概念层次的分类规则挖掘算法研究

从概念层次的角度,提出了一种新的基本概念层次的分类规则挖掘算法,并阐述了相关概念及属性归纳技术与相关性分析方法,以城市人口与收入信息数据库和测试数据,给出了该算法的试验结果,研究结果表明,本算法生成的决策树大小适合,具有高的分类规则挖掘效率。     

一种基于信息增益的分类规则挖掘算法

提出了一种基于信息增益的分类规则挖掘算法.该算法主要包括决策树的构造、分类规则的提取、规则兴趣度度量3步.结合一个具体的例子,解释了使用该算法来挖掘分类规则的基本过程.     

基于小波变换和支持向量机的音频分类

音频特征提取是音频分类的基础,而音频分类又是基于内容的音频检索的关键。使用小波变换和支持向量机的方法对音频进行分类。研究了小波变换域的音频特征提取,分析了这些特征在小波变换域中的意义。把得到的特征向量作为支持向量机的输入,把音频分成纯语音、带背景音乐的语音、音乐、环境音4种类型。实验结果表明,基于小波域的特征计算简单、能够较好地区分不同的音频类型,得到较高的分类精度。     

基于GMM和二分类特征筛选的多级音频分类方法

采用同一种特征参数——Mel倒谱系数及其动态参数区分纯语音、带背景语音、乐器音、歌声和环境音.根据该特征参数的特点以及各类音频之间的差异,给出了一种区分性模型训练和特征筛选相结合的多级二分类音频分类方法,即为各级建立GMM(Gaussian mixture model)模型的同时挑选出使当前模型区分程度达到最大的特征子集.对长约2 h的音频数据集的测试结果表明,该方法相对于特征筛选前的分类系统,平均误识率下降了约23.5%,且各二分类子系统的特征维数也有明显地减少.     

基于改进型BP神经网络的音频多分类

音频信号作为多媒体信息的重要载体之一, 为满足人们对信息知识的获取提供了有效途径.为了提高音频分类的精度,提出一种将音频信号的梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)参数作为特征向量,采用基于改进型传输函数的误差反向传播神经(back propagation, BP)网络模型对6种音频进行分类.实验证明,该方法在音频分类精度方面性能良好,改进的传输函数具有收敛速度快的优点.相对于传统BP算法,该方法不仅缩短了训练时间,而且进一步提高了分类精度,其分类准确率达到90%以上.     

一种基于VSM文本分类系统的设计与实现

阐述了一个基于改进向量空间模型的中文文本分类系统的设计与实现 ,包括对该系统的结构、预处理、特征提取、训练算法 ,分类算法等关键技术的介绍 .通过引入结构层次权重系数来改进文本特征项权重 ,同时提出一种新的训练算法和文本相似度域值计算方法 .实验结果证明 :该分类系统能有效地提高文本分类效果 ,开放性测试的平均准确率在 80 %以上 ,且平均查全率达到了 86 % .     

基于内容的音频自动分类方法

为了解决基于内容的音频检索、语音文档检索等很多领域中提取音频结构和内容语义的问题时,介绍几种比较典型的音频分类算法包括最小距离方法、支持向量机、神经网络、决策树方法等,指出在基于内容的音频检索技术方面的难点以及发展方向.     

一种基于模糊化决策树的分类算法

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.     

基于统计决策树的包分类算法

基于网络包分类算法在时间和空间复杂度上的限制,启发式策略一般具有较快的速度,同时在应用上具有较好的前景,提出了一种基于统计决策树的启发式包分类算法.该算法把规则头部中的每一位看作一个特征属性,因为不同位有不同的区分效果,根据对规则的统计把最具有区分意义的几位提取出来作为决策树的决策属性,使规则在子集中分布比较均匀,在子集中也做同样的处理,递归形成树形的数据结构;匹配时在树的每一层根据区分位判断其所属的子集,直到找到相匹配的规则.算法测试表明能实现高效的分类.     

基于双重数据增强策略的音频分类方法

卷积神经网络模型作为音频特征提取器具有较好的应用效果,但该类模型的训练过程对数据量要求比较高。针对这一问题,本文提出一种基于双重数据增强策略的音频分类方法。首先采用传统音频数据增强方法(旋转、调音、变调、加噪),并将增强后的数据转化为语谱图,再采用随机均值替换法进行谱图增强。在此基础上训练Inception_Resnet_V2神经网络模型作为音频特征提取器,最后训练随机森林模型作为分类器完成音频分类任务。实验结果表明,与已有方法相比,采用双重数据增强策略可明显提升音频分类精度,并且训练出的特征提取模型具有较强的泛化能力。     

支持向量机在大类别数分类中的应用

研究支持向量机在大类别数分类中的应用;结合二叉决策树的基本思想提出一种基于支持向量机（support vector machine,SVM)的大类别数分类解决方法,即SVM决策树方法,对不同背景下可选用的SVM决策树的结构进行了讨论,分析了SVM决策树的特点,并对其识别错误率进行数学进行,结果表明该方法可降低平均分类错误率,对实际应用中的多类分类问题提供新的途径。     

基于HMM／SVM的音频自动分类

提出一种基于隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型的音频分类方法,用于语音、音乐、语音＋音乐、静音4类音频分类。首先利用4个HMM分类器对音频进行初步分类,确定最可能的两种音频分类结果,再用相应的SVM分类器做最终判决。实验结果表明,隐马尔可夫模型和支持向量机的两级分类器分类性能较好。     

机器人足球决策软件系统研究与实现

在机器人足球比赛中，决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息，进行快速准确的决策，是取得胜利的关键。介绍了一套机器人足球决幕软件系统的设计实现方案，采用六步推理模型，基于敷组对称和按需首次计算的视觉信息预处理方法；提出基于角色的改进多参考点运动轨迹规划方法。通过实际比赛验证，达到了机器人足球比赛要求，比赛效果较好。     

一种新的 SVM 决策树

SVM在小训练样本、高维情况下具有很好的泛化性能,但它不适用于多类分类.本文分析基本的SVM和多类SVM分类器,重点讨论了SVM决策树,提出了一种结点分类器类集合划分方案来构造SVM决策树.实验结果表明,以这种方法构造的SVM决策树分类器分类性能较好.     

改进随机子空间与决策树相结合的不平衡数据分类方法

提出一种改进随机子空间与C4.5决策树算法相结合的分类算法.以C4.5算法构建决策树作为集成学习的基分类器,每次迭代初始,将SMOTE采样技术与随机子空间方法相结合,生成在特征空间和数据分布上差异明显的合成样例,为基分类器提供多样化的平衡训练数据集,采用绝大多数投票方法进行最终决策的融合输出.实验结果表明,该方法对少数类和多数类均具有较高的识别率.     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

基于模型决策树的AdaBoost算法

AdaBoost算法是一种将多个基学习器通过合理策略结合生成强学习器的集成算法,其性能取决于基学习器的准确率和多样性。但弱学习器分类精度不高往往也导致了最终强分类器性能较差,因此进一步为了提高算法的分类精确率,本文提出一种MDTAda模型,首先利用基尼指数迭代构造一棵不完全决策树,然后在决策树的非纯伪叶结点上添加简单分类器,生成MDT(模型决策树),将MDT作为AdaBoost算法的基分类器,加权平均生成强分类器。在标准数据集上的实验表明,相比传统的AdaBoost算法,本文提出的算法拥有更好的泛化性能和更优的间隔分布,且在与AdaBoost算法达到相同精度时所需迭代次数更少。