【摘 要】
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声音指纹技术现在已经广泛的应用到了歌曲搜索、乐曲识别、声音修复等各个领域,但其关键技术———音频降维技术仍存在分类效果不好、可靠性不高等问题。针对音频数据高维化
【机 构】
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国防科学技术大学数学与系统科学系,酒泉卫星发射中心
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声音指纹技术现在已经广泛的应用到了歌曲搜索、乐曲识别、声音修复等各个领域,但其关键技术———音频降维技术仍存在分类效果不好、可靠性不高等问题。针对音频数据高维化存在较大随意性,提出了基于模式识别的音频数据高维化的最优方法。并在此基础上,提出了采用加权PCA方法作为声音指纹的降维技术,不仅分类效果大为明显,且由于方法还保持了线性方法的简单性,保证了大批量处理数据成为可能。
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