Garsas dažniausiai realizuoja šias funkcijas: A, išgaunant garso voką, realizuojant garsą per didelis, per mažas, o pertraukos aptikimo funkcija; B, lyginant energijos reikšmes prieš ir po garso pertraukos, siekiant suprasti garso aptikimo funkciją; C, garsas Pirmosios eilės tiesiosios linijos montavimo procesas atliekamas pagal tūrio vertę pradžioje ir pabaigoje, kad būtų gautas įrengtos tiesios linijos nuolydis ir vertikalus poslinkis, kad būtų galima realizuoti pirmojo blukimo aptikimo funkciją. ir išnykimo efektas; D. Tipinis esamas garso spektras turi aiškias ryškias linijos savybes. Apskaičiuojant garso energiją ir atitinkamą dispersijos vertę, ši charakteristika yra analizuojama siekiant suprasti dabartinės garso aptikimo funkciją. Išradimas turi pranašumų, kad būtų priimtas apvalkalo išskyrimo metodas, o tūrio nustatymo tikslumas dar labiau pagerinamas; gerai išnykimas ir išnykimas, o tikslumas yra didelis; metodas turi gerą aptikimo poveikį konkrečiam dabartiniam garsui.
Nuolat gerinant šiuolaikinių žmonių gyvenimo kokybę, žmonių siekis muzikos kokybės tampa vis aktualesnis. Į kasdienį žmonių gyvenimą vis dažniau įsitraukia aukštos kokybės MP3, nuostolių formato muzika ir pan., Muzikos pripažinimo svetainės ir programinė įranga. Tačiau daugelyje muzikos muzikos bibliotekų garso kokybė nėra vienoda, o rankinio garso kokybės nustatymas reikalauja daug darbo ir nėra tvarus. Todėl šiai problemai spręsti reikia geros priemonės.
Garso funkcijų aptikimo metodas, šie požymiai tam tikru mastu paveiks auditorijos garsinį efektą, taip suteikiant tam tikrą nuorodą dirbtiniam garso kokybės nustatymui. Taikant šį metodą, garso funkcijos gali būti automatiškai aptinkamos, sumažėja didžiulė darbo krūvio ir rankinio aptikimo darbo jėgos rizika, o aptikimo efektyvumas yra veiksmingas. Tuo pačiu metu galima sumažinti žmogiškųjų veiksnių sukeltą būdingą klaidingą aptikimo spartą ir toliau užtikrinti aptikimo tikslumą.
Garso funkcijų ištraukimas, tada analizuoja šių funkcijų efektyvumą ir patikimumą, kad būtų galima atskirti skirtingus garso tipus iš dviejų aspektų. Galiausiai, remiantis šiomis funkcijomis, palaikomojo vektoriaus įrenginio (SVM) klasifikatorius naudojamas treniruoti ir išbandyti maždaug 5 valandų garso duomenų rinkinį, dalijant garsą į penkias iš anksto nustatytas kategorijas: nutildyti, gryną kalbą, nešvarią kalbą, muziką ir aplinką garsas. Eksperimentiniai rezultatai rodo, kad naudojant efektyvias garso funkcijas galima klasifikuoti garso sceną į skirtingus tipus.
