【摘 要】
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近年随着多媒体数据成指数级的增长,对于多媒体的分析和分类就变得越来越迫切。当人们在浏览和理解视/音频内容时,作为多媒体数据中标志性部分的音频,为人们的感知提供了重要
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近年随着多媒体数据成指数级的增长,对于多媒体的分析和分类就变得越来越迫切。当人们在浏览和理解视/音频内容时,作为多媒体数据中标志性部分的音频,为人们的感知提供了重要的线索。论文分析了当前音频检索的现状文介绍了音频信号的基本概念及其检索方法;讨论了wav音频信号的特征提取及其表达方式;将音频分层分割算法改进为基于模板的音频分割算法,并利用HMM分类模型的音频检索算法,提高了识别的准确率;针对不同的音频例子表示方法,分析了基于HMM分类模版的音频检索算法。本文设计实现了一个基于内容的音频检索原型系统,具有良好扩展性。实现了快速、有效的音频检索。最后对基于内容的音频检索系统的发展趋势研究热点进行了展望。
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