DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Enginyeria electrònica i telecomunicacions >
TALP - Centre de Tecnologies i Aplicacions del Llenguatge i la Parla >
Articles de revista >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/2065

Arxiu Descripció MidaFormat
classification.pdf293,89 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: Temko, A.; Nadeu, C. Classification of acoustic events using SVM-based clustering schemes. Pattern Recognition, 2006, vol. 39, p. 682–694.
Títol: Classification of acoustic events using SVM-based clustering schemes
Autor: Temko, Andrey A. Veure Producció científica UPC; Nadeu Camprubí, Climent Veure Producció científica UPC
Data: 2005
Tipus de document: Article
Resum: Acoustic events produced in controlled environments may carry information useful for perceptually aware interfaces. In this paper we focus on the problem of classifying 16 types of meeting-room acoustic events. First of all, we have defined the events and gathered a sound database. Then, several classifiers based on support vector machines (SVM) are developed using confusion matrix based clustering schemes to deal with the multi-class problem. Also, several sets of acoustic features are defined and used in the classification tests. In the experiments, the developed SVM-based classifiers are compared with an already reported binary tree scheme and with their correlative. Gaussian mixture model (GMM) classifiers. The best results are obtained with a tree SVM-based classifier that may use a different feature set at each node. With it, a 31.5% relative average error reduction is obtained with respect to the best result from a conventional binary tree scheme.
URI: http://hdl.handle.net/2117/2065
Apareix a les col·leccions:TALP - Centre de Tecnologies i Aplicacions del Llenguatge i la Parla. Articles de revista
VEU - Grup de Tractament de la Parla. Articles de revista
Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions. Articles de revista
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius