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音频分类在多媒体应用中十分广泛,主要有时域分析和频域分析方法.文中提出了一种基于自适应间距比(APR)算法和支持向量机(SVM)算法的音频分类方法,先用APR算法区分语音与非语音;对于非语音,再通过SVM进行音频分类. APR算法是比较PR参数和阈值来区分语音和非语音,它和信噪比密切相关;而将非语音分成四组:音乐,汽车,会议,雨声,提取特征因子.实验结果表明:文中设计的分类器的精度达到93.75%以上,能很好地把各类型音频分开. 相似文献
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分析现有的病毒检测方法,提出一种基于特征信息熵筛选和DAG-SVM多类支持向量机的未知病毒检测新方法.该方法将PE文件静态特征扫描和动态API序列特征结合起来形成多维特征向量,并利用信息熵对静态多维特征向量进行有效性筛选,将经降维后形成的特征向量利用有向无环图多类支持向量机分类方法训练病毒学习模型并实现对未知计算机病毒的检测,该检测方法克服了特征代码扫描法无法识别未知病毒的缺陷和静态API序列检测方法对于未知病毒隐藏API调用的低识别率,使用有向无环图支持向量机相对于其他支持向量机算法可以有效的解决某些样本的误分和拒分现象.实验结果表明该病毒检测方法具有更高的准确性. 相似文献
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研究一种应用小波特征向量和多类支持向量机进行病态语音识别的方法,该方法基于连续小波变换提取语音特征向量,利用多类支持向量机进行病态语音分类。为了简化二分类支持向量机进行多类分类时所带来的计算复杂性,根据一类支持向量机分类思想提出一种多类分类算法。该算法能够使每一类样本都独立地获得一个决策函数,通过决策函数的最大值来判断样本所属的类。实验表明,在病态语音识别系统中,多类支持向量机与小波特征向量相结合具有良好的识别效果和应用价值。 相似文献
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基于多维熵值分类的骨干网流量异常检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高速骨干网上异常检测要求高检测效率和低误报率问题,提出了一个基于多维流量数据熵值分类方法.在多个不同维度上采用熵度量流量数据的分布特征,提出了多维高效熵值计算算法有效减低熵值计算的时间和空间复杂度;在每个时间窗口上把不同维度熵值序列排列成检测向量,采用一类支持向量机对检测向量进行分类;对支持向量机分类判断过程中可能出现误报的情况,提出多窗口关联检测算法,通过在多个连续时间窗口上对异常向量进行多窗口关联检测,最终判断异常是否发生.通过在真实网络流量数据集上的两个对比实验,验证了本文算法在检测效率方面随着网络流量和攻击流量的增加时间和空间开销增长较为平缓,在检测精度方面也取得了令人满意的效果. 相似文献
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针对异常检测系统虚警率高、检测率低以及冗余特征对检测系统造成负担的问题,提出一种基于特征选择和支持向量机相结合的异常检测方法.该方法通过构造一种基于分类模型分类准确率计算的特征选择算法,筛选出能够获得分类准确率最高的特征组合,并与支持向量机分类算法相结合,实现数据的异常检测.仿真测试结果表明,该方法具有较高的检测准确率和较低的检测时间,并通过去除噪声特征,降低了系统的数据处理难度. 相似文献
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采用改进的MFCC语音特征参数(Mel频率离散小波倒谱系数),使用支持向量机作为分类算法,构建了低信噪比环境下的孤立词非特定人语音识别系统,取得了较高的识别率。将实验结果与基于RBF神经网络的识别结果进行比较,结果表明在低信噪比时,SVM的识别率比使用RBF神经网络有较大提高,具有非常好的鲁棒性。 相似文献