【摘 要】
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音频信号特征提取和特征匹配是音频相似度判别的关键,提出基于梅尔频率倒谱因数(MFCC)和卷积神经网络(CNN)对音频相似度进行判别的方法。在判别时,利用MFCC对两段音频信号进
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海开放大学
【基金项目】
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上海市智能制造及机器人重点实验室开放课题(编号:ZK1801)
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音频信号特征提取和特征匹配是音频相似度判别的关键,提出基于梅尔频率倒谱因数(MFCC)和卷积神经网络(CNN)对音频相似度进行判别的方法。在判别时,利用MFCC对两段音频信号进行特征提取,然后计算这两段音频信号的特征距离矩阵。将特征距离矩阵输入CNN,进行特征匹配,计算得到音频相似度。试验结果表明,基于MFCC和CNN可以准确地对两段音频的相似度进行判别。
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