基于VPRSM的音频特征选择

在音频索引中保持音频特征非常重要,但是在很多情况下特征数量又很庞大,直接处理这些海量数据是非常耗时的。特征选择作为数据挖掘的一个处理步骤,在特征维数的减少和非相关数据的约简方面已经有很成功的使用。提出了一种基于变精度粗糙集模型(variableprecisionroughsetmodel,VPRSM)的音频特征选择算法。实验结果表明,该算法能够得到最小约简,并且最大程度地保持了音频数据的特征,提高检索效率。