| 融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法 |
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| 引用本文： | 罗森林,王坤,谢尔曼,潘丽敏,李金玉.融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法[J].北京理工大学学报,2014,34(7):716-722. |
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| 作者姓名： | 罗森林 王坤 谢尔曼 潘丽敏 李金玉 |
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| 作者单位： | 北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081;北京理工大学信息与电子学院,北京100081 |
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| 基金项目： | 国家“二四二”计划项目（2005C48）；北京理工大学科技创新计划项目（2011CX01015） |
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| 摘 要： | 针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题，提出一种融合高斯混合模型（GMM）及支持向量机（SVM）的特定音频事件识别算法. 该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力，将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理，以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据，无需针对每种枪声生成相应的识别模板，仅需训练生成2个识别模板. 实验结果表明，识别准确率达到92.71%. 该方法模板数量少，不需要多次训练，算法复杂度较低，不仅便于应用而且可大幅提升识别效率.
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| 关 键 词： | 音频识别 高斯混合模型(GMM) 支持向量机(SVM) Mel频率倒谱系数(MFCC) 特定音频事件 |
| 收稿时间： | 2012/3/12 0:00:00 |
High-Precision Specific Audio Event Recognition Method Combining SVM and GMM |
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| LUO Sen-lin,WANG Kun,XIE Er-man,PAN Li-min and LI Jin-yu.High-Precision Specific Audio Event Recognition Method Combining SVM and GMM[J].Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition),2014,34(7):716-722. |
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| Authors: | LUO Sen-lin WANG Kun XIE Er-man PAN Li-min and LI Jin-yu |
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| Institution: | School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | audio recognition Gaussian mixture model(GMM) support vector machine(SVM) Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) specific audio event |
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