本文關(guān)鍵詞：K-Medoids和FCM融合聚類法語音信號分類的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出針對廣播和航空語音信號的f-kmd融合聚類方法,對2種信號語音數(shù)據(jù)進行分段,提取每段短時語音數(shù)據(jù)的均值、方差、平均過零率、平均短時能量、歸一化峰度和振幅指標等語音信號的基本特征進行歸一化處理,利用模糊c均值聚類(FCM)方法對特征數(shù)據(jù)進行聚類分析,獲得短時分段后的語音信號聚類結(jié)果,再對分段后的聚類結(jié)果整體上進行K-Medoids聚類分析,得到兩類信號的聚類中心。實驗表明,融合聚類方法能較好地對廣播和航空語音信號進行分類,分類準確率較高,結(jié)果較穩(wěn)定。
【作者單位】： 西華大學(xué)無線電管理技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 特征提取 語音信號 融合聚類 聚類效果
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61372187) 四川省科技支撐計劃(2012GZ0019,2013GXZ0155) 西華大學(xué)研究生創(chuàng)新基金(ycjj2014038)
【分類號】：TP311.13;TN912.3
【正文快照】： 聚類是數(shù)據(jù)挖掘中的一類重要技術(shù),是分析數(shù)據(jù)并從中發(fā)現(xiàn)有用信息的有效手段,它按照一定的要求和規(guī)律對數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)對象進行分類,進而把沒有類別標記的數(shù)據(jù)集按照某種準則劃分成若干個子集(類),并使相似的數(shù)據(jù)對象盡可能地歸為一類,不相似的數(shù)據(jù)對象盡可能地劃分到不同的類

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本文編號：490058