基于灰关联分析的语音和音乐信号识别

简介：
本研究提出一种新颖的方法，运用灰关联分析技术来区分并识别语音与音乐信号。通过构建特征向量集，并计算不同信号间的关联度以实现精准分类。此方法为音频处理领域提供了新的思路和技术支持。 摘要：本段落探讨了将灰关联分析方法应用于语音音乐信号分类与识别的可能性，并详细介绍了对音频信号进行灰关联分析的方法及步骤。通过使用短时能量均方根的概率统计特征，建立目标参考数据和比较数据，进而开展针对语音与音乐信号的灰关联分析以确定其识别与分类的标准，最终实现两类信号的有效区分。实验结果表明，在音频信号分类和识别中应用灰关联分析方法具有一定的实践价值。 关键词：灰关联分析、特征提取、语音及音乐识别 语音和音乐是两种关键性的音频数据类型，它们的自动分类在基于内容的音频检索、视频摘要制作以及语音识别等多个领域均展现出重要的实用意义。目前，在国内外的研究中，针对语音信号的识别技术通常依赖于感觉特性（如响度、音调等）及过零率、功率谱和MFC特征来进行。