Audio realizuje především tyto funkce:, extrahování obálku zvuku, si uvědomil, svazek je příliš velký, příliš malý a detekční funkci intercept; B porovnání energetické hodnoty před a po konec zvuku realizovat funkci detekce zvuku; C, audio prvního řádu přímku montáž zpracování se provádí na hodnotu hlasitosti na začátku a na konci získání sklon a svislé Posun vybavené rovnou čáru, aby si uvědomit funkci detekce první end fade-in a fade-out efekt; D. typické současné zvukového spektra má zřejmé jasná linka rysy. Výpočet hodnoty zvukové energie a odpovídající hodnotu odchylky, tato charakteristika je analyzována realizovat funkci detekce proudu zvuku. Vynález má výhody, které metody pro extrahování obálka je přijata a je dále vylepšena přesnost detekce hlasitosti; detekce fade a ven je dobře provedená a přesnost je vysoká; Metoda má dobrá detekce vliv na konkrétní aktuální zvuk.
Díky neustálé zlepšování kvality života moderního člověka lidově úsilí o kvalitu hudby je stále více naléhavější. Vysoce kvalitní MP3, hudební bezztrátový formát a podobně, hudební ocenění servery a software se také stále častěji podílejí na každodenní život lidí. Však ve velkém množství hudebních hudebních knihoven, kvalita zvuku není jednotná, a vyžaduje obrovské množství práce a není udržitelný ruční zjišťování kvality zvuku. Proto to vyžaduje dobré opatření k vyřešení tohoto problému.
Metoda detekce zvuku funkce, tyto funkce ovlivní sluchový efekt publikum do jisté míry, čímž určitou referenci pro umělé detekci kvality zvuku. Prostřednictvím této metody zvukové funkce mohou být automaticky detekovány, obrovské pracovní vytížení a lidských zdrojů rizika ruční detekce jsou sníženy a účinně zlepšit účinnost detekce. V téže době charakteristické falešných detekcí sazba, způsobená lidské faktory lze snížit a přesnost detekce je dále zajištěna.
Extrakce audio funkcí, pak analyzuje účinnost a odolnost těchto funkcí k rozlišení různých typů zvuku ze dvou hledisek. Nakonec, na základě těchto funkcí, podporu třídění stroj (SVM) vektor slouží k trénovat a testování na audio dataset přibližně 5 hodin, rozdělení zvuku na pěti předdefinovaných kategorií: ztlumit, čistého projevu, nečisté řeči, hudbu a zvuk. Experimentální výsledky ukazují, že použití účinné audio funkcí, je možné klasifikovat zvukové scény do různých typů.
