文档摘要：提出了一种基于张量分解的音频信号的分类方法.首先,通过张量建模与Tucker分解挖掘出信号潜在的结构信息,当作音频信号的有效特征信息,然后利用支持向量机作为分类器完成分类.实验结果表明:通过张量分析提取的特征具有更好的区分度,分类的正确率达到了91.3％,相较于传统方法音频分类的正确率有了明显的提高,说明张量分析方法在音频信号分类中的有效性.
作者：杨立东 辛文超 胡江涛 牛大伟 张丹丹Author：YANGLidong XINWenchao HUJiangtao NIUDawei ZHANGDandan
作者单位：内蒙古科技大学,内蒙古包头014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2020, 39(3)
分类号：TN912.3
关键词：音频分类 张量分析 特征提取 Tucker分解
机标分类号：
在线出版日期：2020年10月15日
基金项目：国家自然科学基金资助项目，内蒙古自治区自然科学基金资助项目基于Tucker分解的音频分类方法的研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2020, 39(3)杨立东 辛文超 胡江涛 牛大伟 张丹丹提出了一种基于张量分解的音频信号的分类方法.首先,通过张量建模与Tucker分解挖掘出信号潜在的结构信息,当作音频信号的有效特征信息,然后利用支持向量机作为分类器完成分类.实验结果表明:通过张量分析提取的特征具有更...参考文献和引证文献
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