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machine-learning - 用于一类与所有声学信号分类的 SVM

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:12:16

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我的目标是将脉冲音频信号分类为枪声或非枪声。我正在尝试使用 svmtrain 和 svmclassify 函数检测 MATLAB 中的枪击事件。为了评估分类的准确性，气球破裂和拍手信号被用作不同的类别。虽然枪声和两类信号之间的区分精度很好，但枪声和气球+拍手组合信号之间的区分度很差。

请指导我如何使用 SVM 来区分枪声和非枪声信号？

如果 SVM 不是一个好的分类器，我还可以尝试什么来实现目标

解决方案1:在 svmclassify() 中实现 RBF 内核后进行分类。

解决方案2:使用predict()进行分类得分

最佳答案

只需应用非线性 SVM 即可区分这些类别。 RBF 内核应该可以解决问题。

关于machine-learning - 用于一类与所有声学信号分类的 SVM，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31602848/

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