التعرف على الأحداث الصوتية باستخدام آلات الدعم الاحتمالية لمسافة اس في ام

على عكس الإشارات الصوتية أو الكلام الأخرى، فإن الأحداث الصوتية تتمتع بفترة زمنية قصيرة نسبياً. وعادة ما يتم تمييزها عن طريق توقيعها الطيفي الزمني الفريد. تقترح هذه الورقة منهج تصنيف جديد يعتمد على آلات الدعم الاحتمالية لمسافة (SVM). ندرس نهجاً بارامetricياً لوصف الإشارات الصوتية باستخدام توزيع الغلاف الزمني للترددات الفرعية (STE)، وتقنيات النواة لمسافة الاحتمالية (SPD) ضمن إطار عمل SVM. نظهر أن نمذجة غاما العامة مصممة بشكل جيد لوصف الصوت، وأن نواة المسافة الاحتمالية توفر حلاً مغلقًا لحساب مسافة التباعد، مما يقلل بشكل كبير من التكلفة الحسابية. قمنا بإجراء تجارب على قاعدة بيانات من عشرة أنواع من الأحداث الصوتية. تظهر النتائج أن طريقة التصنيف المقترحة تتفوق بشكل كبير على مصنفات SVM التقليدية باستخدام معاملات انحدار تردد ميل (MFCCs). كما أن الحساب السريع للمسافة الاحتمالية يجعل الطريقة المقترحة خيارًا واضحًا للتعرف على الأحداث الصوتية عبر الإنترنت.