Audio Classification to Speech and Music using SVM and MLP
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 779
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE06_126
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1394
Abstract:
In this paper, the performance of some features based on wavelet transform are evaluated through classification of audio to speech and music using both the SVM and the MLP classifiers. The wavelet features compared to typical MFCC features as input into an audio classifier. Classification results show the wavelet features are quite successful in speech/music classification. Experimental comparisons using different wavelets are presented and discussed. By using some wavelet features, extracted from 1-second segments of the signal, we achieved 97.19% accuracy in the audio classification.
Keywords:
Authors
Foad Rahimzadeh Tabrizi
Islamic Azad University, Gonabad branch, Iran
Emad Abbasi Seidabad
Islamic Azad University, Gonabad branch, Iran
Jalil Shirazi
Islamic Azad University, Gonabad branch, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :