I det här dokumentet har vi att göra med ljudsegmentering. Ljudspåren provtas i korta sekvenser som klassificeras i flera klasser. Varje sekvens kan sedan analyseras ytterligare beroende på vilken klass den tillhör. Vi beskriver först enkla tekniker för segmentering i två eller tre klasser. Dessa metoder bygger på amplitud, spektral eller cepstral analys, och klassiska dolda markov modeller. Av begränsningarna i dessa strategier föreslår vi en process med två nivåers segmentering. Den segmentering utförs genom att beräkna flera funktioner för varje ljudsekvens. Dessa funktioner beräknas antingen på ett komplett ljudsegment eller på en ram (uppsättning av prover) som är en delmängd av ljudsegmentet. Den föreslagna metoden för mikrosegmentering av ljuddata består av en kombination av en K-Mean klassificering på segmentnivå och av ett multidimensionellt Hidden Markov Modellsystem med hjälp av ram sönderdelning av signalen. En första klassificering erhålls med hjälp av K-Mean-klassnings- och segmentbaserade funktioner. Då slutresultatet kommer från användningen av Multidimensionella Dolda Markov Modeller och ram-baserade funktioner som innebär tillfälliga resultat. Flerdimensionella dolda Markov-modeller är en förlängning av klassiska dolda Markov-modeller som är dedikerade till flerkomponentsdata. De är särskilt anpassade till vårt fall där varje ljudsegment kan kännetecknas av flera funktioner av olika natur. Vi illustrerar våra metoder i samband med analys av fotboll ljudspår.
Den slutliga klassificeringen gjordes med hjälp av de multidimensionella dolda Markov-modellerna och ramrelaterade funktioner REF.
A two level strategy for audio segmentation
{'venue': 'Digit. Signal Process.', 'journal': 'Digit. Signal Process.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}