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音频分类增强方案的比较

摘要

在现代通信时代，音频在理解数字媒体方面发挥着重要作用。由于经济音频捕获设备的兴起，在线和离线可用的音频数据量是巨大的，可以自动分类和检索这些音频数据的技术是迫切需要的。基于内容的音频自动分类检索系统由特征提取、分类和检索三个模块组成。本文以不同的方式对两种执行这三个步骤的算法进行了比较研究。所选系统的性能分析，同时使用四种不同的特征(声学，感知，MFCC频率倒谱系数(MFCC)和感知和MFCC的组合)和四个分类器，增强支持向量机(SVM)和质心神经网络(CNN)及其基础版本，SVM和CNN。实验结果表明，改进的SVM算法在使用组合特征向量时提高了准确率，降低了错误率。

V. Radha博士和G.Anuradha

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