ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Audio Classification Based on...>الوصف

Audio Classification Based on Content Features

العنوان بلغة أخرى: تصنيف الصوت استنادا إلى ميزات المحتوى
المصدر: مجلة كلية التربية للبنات
الناشر: جامعة بغداد - كلية التربية للبنات
المؤلف الرئيسي: عبدالسلام، إياد عبدالقهار (مؤلف)
المجلد/العدد: مج28, ع5
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 1415 - 1423
ISSN: 1680-8738
رقم MD: 1162417
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
اللسانيات الصوتية | تصنيفات الصوت | أصوات الاختبارات | التقنيات الحديثة
كلمات المؤلف المفتاحية:
Multimedia | Audio Classification | Feature Extraction | Short Time Energy | Local Roughness Features | First order Gradient Feature
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: Audio classification is the process to classify different audio types according to contents. It is implemented in a large variety of real world problems, all classification applications allowed the target subjects to be viewed as a specific type of audio and hence, there is a variety in the audio types and every type has to be treatedcarefully according to its significant properties. Feature extraction is an important process for audio classification. This workintroduces several sets of features according to the type, two types of audio (datasets) were studied. Two different features sets are proposed: (i) firstorder gradient feature vector, and (ii) Local roughness feature vector, the experimentsshowed that the results are competitive to those gotten from other popular methods inthis field, such as Zero Crossing Rate (ZCR), Amplitude Descriptor (AD), Short Time Energy (STE), and Volume (Vo). The test results indicated, that the attained averageaccuracy of classification is improved up to 94.9232% for training set and 95.8666% for testing set. The classification performance of these two extracted featuresets is studied individually, and then they used together as one feature set. Theiroverall performance is investigated, the test results showed that the proposed methods give high classification rates for the audio.

تصنيف الصوت هو عملية عزل أنواع الصوت المختلفة بمجموعات وفقا لمحتوياتها، ويستخدم هذا التصنيف على مجموعة كبيرة ومتنوعة من مشاكل العالم الحقيقي، حيث تعمل جميع التطبيقات على إدراج ملفات الصوت المستهدفة تحت نوع معين من الصوت يتم تعريفه مسبقاً، وبالتالي، هناك مجموعة كبيرة من أنواع الصوت وكل نوع يجب أن يعامل بعناية وفقا للخصائص المميزة لهذا النوع. استخلاص الميزات هو عملية هامة لتصنيف الصوت. هذا العمل يقدم عدة مجموعات من الميزات وفقا لأنواع الأصوات، تم تطبيق الدراسة على مجموعتين من الأصوات القياسية العالمية. وقمنا باقتراح مجموعتين مختلفتين من الميزات: (1) متجه سمات التدرج من الدرجة الأولى، و (2) متجهات خشونة الموضع المحلية، أظهرت التجارب أن النتائج مشجعة وهي أفضل من تلك التي تم الحصول عليها من الأساليب التقليدية الأخرى والمطبقة على نفس مجموعة أصوات الاختبار مثل Zero Crossing Rate (ZCR), Amplitude Descriptor (AD), Short Time Energy (STE), and Volume (Vo). وأظهرت نتائج الاختبار أن متوسط الدقة في التصنيف تم تحسينه إلى 94.9232 ٪ لمجموعة التدريب و 95.8666 ٪ لمجموعة الاختبار. حيث تم دراسة أداء تصنيف هاتين الميزتين المستخلصتين بشكل فردي، ثم استخدمتا معا كميزة واحدة. تم التحقق منا لأداء العام، وأظهرت نتائج الاختبار أن الطرق المقترحة تعطي معدلات تصنيف عالية للصوت .
ISSN: 1680-8738

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.