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abstract_Gemmeke.pdf
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上传时间: 2020-04-27
详细说明：dcase2013题目，基于字典学习的音频异常事件的检测与分类
本文介绍了非负矩阵分解(NMF)这一新的数学研究成果，NMF 非负性的限制造成了相应描述在一定程度上的稀疏性，而稀疏性可以实现特征的自动选择，降低特征学习的难度，减少数据的存储空间，并且可以使得矩阵非线性的维数削减，同时尽可能保持信息不变。在音频识别方面，本文采用了基于隐马尔可夫模型(HMM)的识别方法，采用鲁棒性较好的 Mel 频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数。我们通过维特比算法(Viterbi)对其进行解码，来找出最有可能产生这个输出状态的序列。
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