A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Discriminative Weight Training for Support Vector Machine-Based Speech/Music Classification in 3GPP2 SMV Codec Treinamento de peso discriminativo para classificação de fala/música baseada em máquina de vetores de suporte no codec 3GPP2 SMV

Sang-Kyun KIM, Joon-Hyuk CHANG

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Resumo:

Neste estudo, um treinamento com pesos discriminativo é aplicado a uma classificação de fala/música baseada em máquina de vetores de suporte (SVM) para um vocoder de modo selecionável 3GPP2 (SMV). Na abordagem proposta, a regra de decisão de fala/música é derivada pelo SVM incorporando características de peso ideal derivadas do SMV com base em um método de erro mínimo de classificação (MCE). Este método difere do trabalho anterior porque pesos diferentes são atribuídos a cada característica do SMV, um novo processo. De acordo com os resultados experimentais, a abordagem proposta é eficaz para classificação de fala/música utilizando o SVM.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E93-A No.1 pp.316-319
Data de publicação
2010/01/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E93.A.316
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Fala e Audição

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