Сибирский федеральный университет

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности; Казань; Казань

Год издания: 2020

Ключевые слова: discrete wavelet transforms, binary classification, audio files, дискретные вейвлет-преобразования, задача бинарной классификации, аудиофайлы

Аннотация: В настоящей работе предлагается подход к определению эффективных признаков аудиофайлов для их бинарной классификации, основанный на дискретных вейвлет-преобразованиях (ДВП). Отличием предлагаемого подхода от уже существующих является увеличенная глубина ДВП. Экспериментальные результаты показывают высокую эффективность предлагаемого подхода. We propose an approach for audio files feature extraction for binary classification. The approach is based on discrete wavelet transforms (DWT). The novelty of this approach is in the increased depth of DWT. Experimental results show the high efficiency of the proposed approach.

Журнал: Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности

Выпуск журнала: Часть 2

Номера страниц: 35-38

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "КОНВЕРТ"

• Олейников Б.В. (Сибирский федеральный университет)
• Стрельников А.В. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)