一種音頻片段檢索系統(tǒng)的Java實現(xiàn).pdf

1、音頻檢索作為獲取信息的重要手段之一，如何快速準(zhǔn)確地從海量音頻片段中獲取所需內(nèi)容成為音頻檢索發(fā)展的主要瓶頸。音頻指紋技術(shù)的引入有效地解決了海量音頻數(shù)據(jù)存儲的容量問題，但在音頻相似度上只能做到模糊匹配。因此，為了解決海量音頻數(shù)據(jù)檢索的精度與速度的矛盾，本文主要研究了音頻特征的提取，設(shè)計了一種基于層次SVM多分類及模糊聚類的音頻片段檢索方法，并采用Java語言實現(xiàn)音頻片段檢索原型系統(tǒng)。
　　本文設(shè)計實現(xiàn)的基于特征相似度的音頻片段檢索原型

2、系統(tǒng)，實現(xiàn)了高速、有效的音頻片段檢索，具有良好的擴展性。本文實現(xiàn)在普通配置服務(wù)器設(shè)備存儲的大規(guī)模音頻樣例數(shù)據(jù)源中，對未知信息音頻片段進行相似音頻檢索，在保證檢索準(zhǔn)確率良好的同時，縮減了檢索時間。論文實現(xiàn)的音頻片段檢索原型系統(tǒng)是一個實驗性的檢索平臺，本文進行了大量的性能測試驗證了其可用性和可靠性。
　　本文首先探討了音頻特征向量的構(gòu)成。其次通過對目前常用的音頻分類方法作比較，設(shè)計了一種修正后的層次SVM多分類方法，將分類精度提高到9