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程小雪

作品数：2 被引量：5H指数：1
供职机构：合肥工业大学计算机与信息学院更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇音频
  • 2篇声谱图
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇惊奇
  • 1篇卷积
  • 1篇卷积神经网络
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇CNN

机构

  • 2篇合肥工业大学

作者

  • 2篇程小雪
  • 1篇陈雁翔
  • 1篇任洪梅

传媒

  • 1篇合肥工业大学...

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于惊奇模型与声谱图的音频事件检测与识别研究
音频信息作为多媒体信息的重要组成部分，丰富着人们的生活，同时在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。因此，基于音频信息的音频事件检测与识别研究具有重要的社会意义与实用价值。本文所要研究的音频事件被定义为一段音频信号中相对显...
程小雪
关键词：声谱图
文献传递
声谱图显著性在音频识别中的应用被引量：4
2016年
针对嘈杂背景、混叠、间断或多源的复杂音频,传统音频识别存在一定的局限性。文章提出了一种基于声谱图显著性检测的音频识别方法,将音频可视化转化为二维声谱图图像,利用图像的显著性检测有效获得声谱图中的主声源区域,并去除声谱图中与主声源无关的信息;然后针对主声源区域提取特征,以减少干扰并降低冗余度;采用改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)实现音频识别。实验结果表明,该方法可以有效解决复杂音频的识别问题。
弓彦婷程小雪任洪梅陈雁翔
关键词：声谱图
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