【摘 要】
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研究了音频信息处理中一项重要的预处理工作：语音音乐分类。针对语音信号处理中遇到的实际问题，选择合适的音频特征和分类器来对音频数据进行语音和音乐分类。采用二级系统，选择
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研究了音频信息处理中一项重要的预处理工作：语音音乐分类。针对语音信号处理中遇到的实际问题，选择合适的音频特征和分类器来对音频数据进行语音和音乐分类。采用二级系统，选择优化低能量率（Modified Low Energy Ratio, MLER）以及梅尔频谱倒谱系（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）作为音频特征，通过贝叶斯分类和混合高斯分类器进行分类。最后，使用上下文分类器对分类结果进行修正。实验结果表明，这种分类方法准确率和速度都较好。
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