يتحقق الصوت بشكل أساسي من الوظائف التالية: A ، استخراج ظرف الصوت ، وإدراك حجمه كبيرًا جدًا ، وصغيرًا جدًا ، ووظيفة اكتشاف الاعتراض ؛ ب ، مقارنة قيم الطاقة قبل وبعد انقطاع الصوت ، لتحقيق وظيفة الكشف عن الصوت. C ، يتم إجراء معالجة ترتيب خط مستقيم من الدرجة الأولى من الصوت على قيمة الحجم في البداية والنهاية للحصول على المنحدر والإزاحة الرأسية للخط المستقيم المجهز ، وذلك لتحقيق وظيفة الكشف للخبو الأول في وتأثير التدريجي. D. الطيف الصوتي الحالي النموذجي لديه ميزات خط مشرق واضح. من خلال حساب الطاقة السمعية وقيمة التباين المقابلة ، يتم تحليل هذه الخاصية لتحقيق وظيفة كشف الصوت الحالي. يتمتع الاختراع بمزايا اعتماد طريقة استخلاص المغلف ، وتحسين دقة الكشف عن الحجم ؛ إجراء الكشف عن الخبو والخروج بشكل جيد ، ودقة عالية ؛ الأسلوب له تأثير جيد للكشف عن الصوت الحالي المحدد.
مع التحسين المستمر لجودة حياة الناس المعاصرين ، أصبح سعي الناس لجودة الموسيقى أكثر إلحاحًا. يتم أيضًا مشاركة ملفات MP3 عالية الجودة ، وموسيقى بتنسيق غير مضغوط ، وما شابه ذلك ، ومواقع تقدير الموسيقى والبرامج ، بشكل متزايد في الحياة اليومية للناس. ومع ذلك ، في عدد كبير من مكتبات الموسيقى الموسيقية ، فإن جودة الصوت ليست موحدة ، والكشف اليدوي لجودة الصوت يتطلب قدراً هائلاً من العمل وغير قابل للاستمرار. لذلك ، يتطلب هذا إجراء جيد لحل هذه المشكلة.
طريقة اكتشاف خاصية الصوت ، هذه الميزات تؤثر على الأثر السمعي للجمهور إلى حد معين ، وبالتالي توفير إشارة معينة للكشف الاصطناعي لجودة الصوت. من خلال هذه الطريقة ، يمكن الكشف عن ميزات الصوت تلقائيا ، وخفض عبء العمل الضخم و القوى العاملة من الكشف اليدوي ، وتحسين كفاءة الكشف بشكل فعال. في الوقت نفسه ، يمكن تقليل معدل الكشف الزائف المميز الذي تسببه العوامل البشرية ، وضمان دقة الكشف أكثر.
يقوم استخراج الميزات الصوتية ، ثم بتحليل فعالية ومتانة هذه الميزات لتمييز أنواع الصوت المختلفة من جانبين. وأخيرًا ، استنادًا إلى هذه الميزات ، يتم استخدام مصنّف جهاز ناقل الدعم (SVM) لتدريب واختبار مجموعة بيانات صوتية لما يقرب من 5 ساعات ، وتقسيم الصوت إلى خمس فئات محددة مسبقًا: كتم الصوت والكلام النقي والكلام النجس والموسيقى والمحيط صوت. تظهر النتائج التجريبية أنه باستخدام ميزات الصوت الفعالة ، من الممكن تصنيف المشاهد الصوتية إلى أنواع مختلفة.
