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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Dangerous Sound Event Recognition Using Support Vector Machine Classifiers

verfasst von : Kuba Łopatka, Paweł Zwan, Andrzej Czyżewski

Erschienen in: Advances in Multimedia and Network Information System Technologies

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A method of recognizing events connected to danger based on their acoustic representation through Support Vector Machine classification is presented. The method proposed is particularly useful in an automatic surveillance system. The set of 28 parameters used in the classifier consists of dedicated parameters and MPEG-7 features. Methods for parameter calculation are presented, as well as a design of SVM model used for classification. The performance of the classifier was tested on a set of 372 example sounds, yielding high accuracy.

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Metadaten
Titel
Dangerous Sound Event Recognition Using Support Vector Machine Classifiers
verfasst von
Kuba Łopatka
Paweł Zwan
Andrzej Czyżewski
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Multimedia and Network Information System Technologies

Print ISBN: 978-3-642-14988-7

Electronic ISBN: 978-3-642-14989-4

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-14989-4_5

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