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