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    重庆时时彩宣传: 一种实现数字音频自动分类的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410120865.1

    申请日:

    2014.03.27

    公开号:

    CN103854646A

    公开日:

    2014.06.11

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G10L 15/08申请日:20140327|||公开
    IPC分类号: G10L15/08 主分类号: G10L15/08
    申请人: 成都康赛信息技术有限公司
    发明人: 陈科; 李世旭
    地址: 610054 四川省成都市一环路东一段159号电子信息产业大厦410室
    优先权:
    专利代理机构: 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 代理人: 周永宏
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410120865.1

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.01.30|||2014.07.09|||2014.06.11

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种实现数字音频自动分类的方法,该方法具体包括:对音频信号进行预处理,所述预处理包括:预加重处理、分帧处理以及加窗处理;提取音频特征,所述音频特征包括:频谱质心、扩频、频谱平坦度、频谱变迁参数、短时能量、基音频率以及Mel频率倒谱系数(MFCC)和MFCC一阶差分;根据音频特征进行检索分类,找到相似音频。本发明克服了现有技术中通过采用单一的音频特征对音频进行检索所带来的误差问题,并且其计算过程简单,易于在现实中进行应用,检索的效率较高。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种实现数字音频自动分类的方法,其特征在于,具体包括:
    S1、对音频信号进行预处理,所述预处理包括:预加重处理、分帧处理以及加窗处理;
    S2、提取音频特征,所述音频特征包括:频谱质心、扩频、频谱平坦度、频谱变迁参数、短时能量、基音频率以及Mel频率倒谱系数(MFCC)和MFCC一阶差分;
    S3、根据音频特征进行检索分类,找到相似音频。

    2.  如权利要求1所述的一种实现数字音频自动分类的方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:
    S11、预加重处理:用提升高频特性的预加重数字滤波器来实现;
    S12、分帧处理:对音频信号进行分帧处理;
    S13、加窗处理:设音频帧信号为x(n),窗函数为w(n),加窗后的信号为:y(n)=x(n)*w(n);其中,0£n<N,N为每帧的取样数。

    3.  如权利要求2所述的一种实现数字音频自动分类的方法,其特征在于,所述步骤S1中的预加重处理中的预加重数字滤波器为6dB/倍频程,预加重系数取0.97,所述分帧处理中的帧长取25ms,帧移取12ms,所述加窗处理中采用汉明窗进行加窗处理。

    4.  如权利要求1所述的一种实现数字音频自动分类的方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:
    S21、计算频谱质心,其公式具体为:其中k是所述步骤S11中数字滤波器的通道序列,P(k)是第k子带频率的加权平均值,中心频率是f(k),B代表数字虑波器的总通道数;
    S22、计算扩频,其扩频计算公式为:S=Σn((log2(f(n)/100-C)2Px'(n))/ΣnPx'(n),]]>其中n表示音频信号的帧数,f(n)表 示第n帧的平均频率,C表示所述步骤S21中的频谱质心,P'x(n)表示第n帧音频的平均频率为x的概率;
    S23、计算频谱平坦度,所述频谱平坦度用于描述功率谱平坦的属性,是边界函数的范围,其公式为:所述N为待测音频的N个Bark频率子带,c(i)是指第i个子带内音频的平均幅度;
    S24、计算频谱变迁参数Sf,所述频谱变迁参数为相邻两帧频谱之间的距离,其计算公式为:其中,Ai(n)、Ai-1(n)分别为当前帧和前一帧的幅度谱,N表示帧长;
    S25、计算短时能量,所述短时能量为一段音频信号中所有采样点所聚集的能量总和,其中第n帧的能量定义为:所述N为帧长,即帧中采样点总数,x(i)是第n帧内第i个采样点的值,w(n-i)是窗口函数,长度为N;
    S26、计算基音频率,所述基音频率采用中心削波短时自相关函数波峰检测算法求单帧信号的基音频率,并取它们的均值来代表该帧信号的基音频率特征;
    S27、计算Mel频率倒谱系数(MFCC),所述Mel频率和普通音频频率映射函数为:mel(f)=2595*log(1+f700),]]>其中,f表示普通音频频率;
    S28、计算MFCC的一阶函数:
    S281、对加窗处理后的音频数据进行离散傅立叶变换,得到线性频谱X(k),其公式为:0£k<N,其中,x(n)为输入的音频信号,N表示傅立叶变换点数;
    S282、将所述线性频谱X(k)通过Mel频率滤波器组得到Mel频谱,其中所述Mel频 率滤波器组采用三角波滤波器,然后取对数能量得到对数频谱,第j个三角波滤波器的对数能量表示为:j=1,2...P,其中,wj[k]表示第j个三角滤波器的第k个点对应的权值;s[k]表示变换到Mel尺度上的DFT频谱幅值;P是滤波器的个数;
    S283、将滤波器的对数能量进行离散余弦变换,得到倒谱域MFCC系数为:xi=2PΣj=1P(e[j]*cos(P(j-0.5)))]]>i=1,2...L,其中L是MFCC的维数;
    S284、计算t时刻第i维MFCC系数的一阶差分公式为:其中k是常数,表示当前帧的前两帧和后两帧的线性组合。

    5.  如权利要求1所述的一种实现数字音频自动分类的方法,其特征在于,所述步骤S3具体为:
    S31、创建特征集合,对子特征集合进行分类器训练;
    S32、提取音频特征,对音频进行分类;
    S33、检索相似音频。

    关 键 词:
    一种 实现 数字音频 自动 分类 方法
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