基于改进的PSO-SVM的音频信号特征识别和分类
[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.
【作者单位】: 中北大学理学院;
【基金】:国家自然科学基金(61275120)
【分类号】:TN912.3
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