[发明专利]一种基于类边界分布特性的音频分类器训练方法有效
| 申请号： | 201310374246.0 | 申请日： | 2013-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN103412945A | 公开（公告）日： | 2013-11-27 |
| 发明（设计）人： | 冷严;王孝朋;齐广慧;徐新艳 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于类边界分布特性的音频分类器训练方法，具体步骤为：一：输入初始已标注音频样本集L，未标注音频样本集U；二：用初始已标注音频样本训练初始SVM分类器；三：寻找当前分类器分类间隔内的稀疏区域；四：将稀疏区域扩展至包含混淆区域；五：消除信息含量大的样本中存在的冗余；六：将信息含量大的样本标注后放入已标注样本集L中；七：用更新的已标注样本集L重新训练SVM分类器；八：判断是否满足停止准则，满足则停止迭代，输出训练好的SVM分类器；不满足则重复步骤三～步骤七。本发明的样本选择兼顾了稀疏性、混淆性和多样性，选择的样本的信息含量较大，因此能训练得到分类性能较高的音频分类器，且能减少人工标注的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边界 分布 特性 音频 分类 训练 方法 | ||
【主权项】：
一种基于类边界分布特性的音频分类器训练方法，其特征是，具体步骤为：步骤一：输入初始已标注音频样本集L和未标注音频样本集U，建立音频样本数据库，并利用初始已标注音频样本集L对SVM分类器进行第一次训练；步骤二：确定当前SVM分类器的稀疏区域，并将稀疏区域扩展至包含混淆区域，从扩展后的稀疏区域内选出分类信息量大的样本，并消除信息量大的样本中存在的冗余；步骤三：将分类信息量大的样本交由专家标注后放入已标注样本集L中；步骤四：用更新的已标注音频样本集L再次训练SVM分类器；步骤五：判断是否满足停止准则，满足则停止迭代，输出训练好的SVM分类器；不满足则重复步骤二～步骤四。
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