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提出一种基于决策的语音与乐音信号的分类算法，通过提取输入信号的幅度信息、频谱分布特征信息用于信号的分类的特征参数，再利用决策树中的ID3算法进行分类，并对分类结果进行后期调整，进一步提高算法分类的正确率。实验结果表明，提出的语音与乐音信号分类算法取得了平均96．12％的正确率。
基于决策树的语音与乐音信号分类算法
【摘 要】
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提出一种基于决策的语音与乐音信号的分类算法，通过提取输入信号的幅度信息、频谱分布特征信息用于信号的分类的特征参数，再利用决策树中的ID3算法进行分类，并对分类结果进行后
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系
【出 处】
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电声技术
【发表日期】
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2012年4期
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