基于非负张量分解的音频分类方法

为了提高音频数据分类正确率,提出一种通过非负张量分解(NTF)的分类方法.音频信号经过预处理后,提取声学特征和感知特征参数,然后构建非负的3阶音频张量,其各阶分别对应特征、帧、样本;其次,通过NTF得到每一类音频的核张量与因子矩阵,让测试样本构建的张量与各类型音频的因子矩阵的转置进行张量乘,得到对核张量的近似;最后,通过Frobenius范数进行相似性度量,完成分类.使用古典音乐、流行音乐、语音、噪声4种类型的音频数据测试分类效果.结果表明,平均分类正确率在85%,以上,说明该方法可以有效地完成音频分类.

Audio Classification Method Based on Non-Negative Tensor Factorization