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1、第24卷增刊辽宁工程技术大学学报2005年4月Vol.24Suppl.JournalofLiaoningTechnicalUniversityApr.2005文章编号：1008-0562(2005)增刊-0170-03基于内容的音频自动分类方法123齐俊英，孙劲光，高爱东（1.辽宁工程技术大学计算中心,辽宁阜新123000；2.辽宁工程技术大学电子与信息工程系,辽宁阜新123000；3.阜新市新邱区工业局,辽宁阜新123005）摘要：为了解决基于内容的音频检索、语音文档检索等很多领域中提取音频结构和内容语义的问题时，介绍几种
2、比较典型的音频分类算法包括最小距离方法、支持向量机、神经网络、决策树方法等，指出在基于内容的音频检索技术方面的难点以及发展方向。关键词：音频检索；音频；信息检索；音频分类中图分类号：TP38文献标识码：AMethodsforcontent-basedaudioautomaticclassifition123QIJun-ying，SUNJin-guang，GAOAi-dong（1.CenterofComputer,LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin123000,China；2.Departmen
3、tofElectricalInformationEngineering,LiaoningTechnicalUniversity,Fuxin123000,China;3.IndustryBureauofXinqiuDistrict,Fuxin123005,China）Abstract：Automaticaudioclassificationisoneofthekeymethodstoextractcontentsemanticsandstructurefromaudio,whichisvaluableforcontent-ba
4、sedaudioretrievalandspokendocumentretrieval,etc.Thispaperdescribessometypicalmethodsforaudioclassification,forexampleminimumdistanceclassifier,supportvectormachine,anddecisiontreeetc,andpointsoutthedifficultpointaboutcontent-basedaudioretrieval,andthedirectioninthe
5、future.Keywords：audioretrieval；audio；informationretrieval；audioclassifition0引言分类的前提假设是音频的类别特征能够通过低级的声学特征来表达，它们之间存在一定的映射关[1]音频是多媒体中的一种重要媒体。音频信息检系，而事实上它们两者之间是存在距离的。因此，索技术是多媒体信息检索技术中的一个重要部分，基于内容的音频检索的技术难点包括如何提取能[2]而在音频检索应用中，需要对音频数据进行分类。够反映音频类别特征的低级声学特征，以及如何构主题或者类别信息是音
6、频数据的重要语义内造分类器以便能够更好地建立音频的低级声学特容，它能够让用户对音频内容有一个全局概念上的征与高级类别特征之间的映射关系。认识，所以它通常是用户检索和浏览的首要依据。音频信号可以认为是一种随机过程，因此其特在音频的自动分类过程中需要衡量音频的相似度，征也表现出一定的时间统计特性[3]，例如，音乐中通而相似性检索是基于内容的音频检索的重要特点，常存在表现音乐主题的旋律，而语音中一般都会是因此，分类问题是基于内容的音频检索的核心问清音和浊音的交替出现，这些时间统计特性在音频题。此外，音频内容的自动分类对于语音识别精
7、度的低级特征的变化轨迹中必然会得到一定程度的体的提高也具有重要意义。通过分类可以事先确定语现。因此，音频的分类特征不应该只考虑其静态特音的音频环境，从而为语音模型的自适应调整算法性，还应该结合其动态特性。与此同时，音频的分提供线索。所以，基于内容的音频自动分类具有重类器也应该能够较好地表征音频的时间统计特性。要的意义和价值。语音和音乐是两类主要的音频信息[4]，尤其是在教学节目和技术报告中等信息含量丰富的资源中。1基于内容的音频自动分类2音频分类方法音频信息的类别非常之多，音频信号受环境噪声和传输信道的影响也很大。而类别主题
8、是一种反统计学习方法具有坚实的理论基础、简单的实映音频内容的高级语义特征，基于内容的音频自动现机制等特点，因而为目前的大多数音频分类系统收稿日期：2004-12-20作者简介：齐俊英（1972-），女,辽宁阜新人，讲师，硕士研究生。本文编校：杨瑞华增刊齐俊英等：论基于内容的音频自动分类方法
