【摘 要】
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音频事件识别在人工智能中有重要的应用,例如智慧家居系统中的安全监护.音频监控相对视频监控有不受光线、遮挡物等因素影响优势,但开放环境中的音频事件复杂、相互混叠且只有较少的事件能提供有用的信息.音频场景分析是一件困难的工作.传统单一种类的音频特征很难提高音频事件的识别准确率,在此基础上,提取音频事件的时域、频域和灰度纹理图像特征进行组合及实验方法研究.实验数据采用自创建的音频数据库,实验结果显示组合特征相对传统的单一特征的平均识别率提高了 18％.
【机 构】
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中国传媒大学信息与通信工程学院,北京100024
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音频事件识别在人工智能中有重要的应用,例如智慧家居系统中的安全监护.音频监控相对视频监控有不受光线、遮挡物等因素影响优势,但开放环境中的音频事件复杂、相互混叠且只有较少的事件能提供有用的信息.音频场景分析是一件困难的工作.传统单一种类的音频特征很难提高音频事件的识别准确率,在此基础上,提取音频事件的时域、频域和灰度纹理图像特征进行组合及实验方法研究.实验数据采用自创建的音频数据库,实验结果显示组合特征相对传统的单一特征的平均识别率提高了 18％.
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