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基于改進(jìn)的PSO-SVM的音頻信號(hào)特征識(shí)別和分類

發(fā)布時(shí)間:2019-01-07 19:55
【摘要】:針對(duì)音頻信號(hào)準(zhǔn)確性分類的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)的的粒子群優(yōu)化算法(PSO)的支持向量機(jī)(SVM)音頻信號(hào)分類的方法,簡(jiǎn)稱IPSO-SVM.首先用Mel倒譜系數(shù)法對(duì)4種音頻信號(hào)進(jìn)行特征提取.其次在PSO中引入自適應(yīng)變異因子,能夠成功地跳出局部極小值點(diǎn);然后對(duì)PSO中的慣性權(quán)重進(jìn)行了改進(jìn),將慣性權(quán)重由常數(shù)變?yōu)橹笖?shù)型遞減函數(shù).隨著迭代的進(jìn)行,使權(quán)重逐漸減小,這樣做有利于粒子進(jìn)行局部尋優(yōu).最后用改進(jìn)的PSO不斷優(yōu)化SVM中的懲罰因子c和核函數(shù)參數(shù)g來(lái)提高預(yù)測(cè)精度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的SVM、PSO-SVM、GA-SVM相比,我們提出的IPSO-SVM算法分類結(jié)果更精確.
[Abstract]:In order to solve the problem of audio signal accuracy classification, a new method of (SVM) audio signal classification based on improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, support vector machine (IPSO-SVM.), is proposed. Firstly, Mel cepstrum coefficient method is used to extract the features of four audio signals. Secondly, the adaptive variation factor is introduced into PSO, which can successfully jump out of the local minimum, and then the inertia weight in PSO is improved from constant to exponential decline function. With the iteration, the weight decreases gradually, which is beneficial to the local optimization of particles. Finally, the improved PSO is used to optimize the penalty factor c and kernel function parameter g in SVM to improve the prediction accuracy. Experimental results show that the proposed IPSO-SVM algorithm is more accurate than the traditional SVM,PSO-SVM,GA-SVM.
【作者單位】: 中北大學(xué)理學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61275120)
【分類號(hào)】:TN912.3

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本文編號(hào):2404085


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