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| 基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究 | |
| 引用本文： | 聂昂,刘树林,杨洪柏,肖青峰.基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究[J].机械制造,2019,57(4). |
| 作者姓名： | 聂昂 刘树林 杨洪柏 肖青峰 |
| 作者单位： | 上海大学机电工程与自动化学院 上海200072;上海大学机电工程与自动化学院 上海200072;上海开放大学 上海200433 |
| 摘 要： | 音频信号特征提取和特征匹配是音频相似度判别的关键,提出基于梅尔频率倒谱因数(MFCC)和卷积神经网络(CNN)对音频相似度进行判别的方法。在判别时,利用MFCC对两段音频信号进行特征提取,然后计算这两段音频信号的特征距离矩阵。将特征距离矩阵输入CNN,进行特征匹配,计算得到音频相似度。试验结果表明,基于MFCC和CNN可以准确地对两段音频的相似度进行判别。 |
| 关 键 词： | 音频 相似度 梅尔频率倒谱因数 卷积神经网络 |
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