| 基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究 | |
| 聂昂1; 刘树林1; 杨洪柏1,2; 肖青峰1 | |
| 2019-04-20 | |
| 发表期刊 | 机械制造
 |
| ISSN | 1000-4998 |
| 卷号 | 57期号:04页码:7-10 |
| 摘要 | 音频信号特征提取和特征匹配是音频相似度判别的关键,提出基于梅尔频率倒谱因数(MFCC)和卷积神经网络(CNN)对音频相似度进行判别的方法。在判别时,利用MFCC对两段音频信号进行特征提取,然后计算这两段音频信号的特征距离矩阵。将特征距离矩阵输入CNN,进行特征匹配,计算得到音频相似度。试验结果表明,基于MFCC和CNN可以准确地对两段音频的相似度进行判别。 |
| 关键词 | 音频 相似度 梅尔频率倒谱因数 卷积神经网络 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 上海市智能制造及机器人重点实验室开放课题(编号:ZK1801) |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/144640 |
| 专题 | 国家开放大学上海分部 |
| 作者单位 | 1.上海大学机电工程与自动化学院; 2.上海开放大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 聂昂,刘树林,杨洪柏,等. 基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究[J]. 机械制造,2019,57(04):7-10. |
| APA | 聂昂,刘树林,杨洪柏,&肖青峰.(2019).基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究.机械制造,57(04),7-10. |
| MLA | 聂昂,et al."基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究".机械制造 57.04(2019):7-10. |
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