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基于小波包变换的说话声特征提取
Voice feature extraction based on wavelet packet
기우소파포변환적설화성특정제취
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- 발행기관
- 한국어정보학회 바로가기
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- 간행물
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- 통권
- 제12권 2호 (2010.12)바로가기
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- 페이지
- pp.106-111
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- 저자
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- 언어
- 중국어(CHI)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A148819
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원문정보
초록
- 영어
- In this paper, the audio features are researched for the sound of voice. Firstly, the audio data were pre‐emphasized and 6‐layer wavelet packet decomposition was performed for extracting the 24 band wavelet coefficients. Secondly, the 72 dimensional features vector set was constructed, including centroid, energy and wavelet entropy in each band. Finally, the audio data were trained and classified using of SVM. The experimental results show that the extracted audio features are effective and reasonable, and lead to satisfactory classification performance.
목차
Abstract
1. 引言
2. 音频特征分析
2.1 小波包变换
2.2 质心
2.3 能量
2.4 小波熵
3. 基于SVM的说话声分类
4. 实验结果及分析
5. 结论及下一步工作
参考文献
키워드
voice identification WPT centroid energy wavelet entropy SVM저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국어정보학회 [Korean Language Information Science Society]
- 설립연도
- 1990
- 분야
- 인문학>언어학
- 소개
- 학술적인 연구를 통하여 국어정보처리에 관련된 이론 체계를 정립하고, 산업계와의 긴밀한 협동을 통하여 정보처리 기술을 향상 시키면서 정보산업의 성장을 돕고, 대중적인 교육과 홍보를 통하여 발전된 정보 처리의 기술을 보급하므로써 국어의 문화적 가치를 높히고 국어정보 처리 기술의 국제적 지위향상과 표준화에 기여하고자 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국어정보학 [韓國語情報學]
- 간기
- 반년간
- pISSN
- 2005-1891
- 수록기간
- 1999~2019
- 십진분류
- KDC 706 DDC 406
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