Jak radzić sobie z dźwiękiem o różnej długości w klasyfikacji audio

1. Który algorytm jest najlepszy do klasyfikacji audio?
2. Jak sklasyfikować dane audio?
3. Co to jest ekstrakcja funkcji audio?
4. Co to jest spektrogram Mel?

Który algorytm jest najlepszy do klasyfikacji audio?

Zwrócone sieci neuronowe (CNN) okazały się bardzo skuteczne w klasyfikacji obrazu i obiecują audio.

Jak sklasyfikować dane audio?

Klasyfikacje audio mogą mieć wiele rodzajów i form, takich jak - klasyfikacja danych akustycznych lub wykrywanie zdarzeń akustycznych, klasyfikacja muzyki, klasyfikacja języka naturalnego i klasyfikacja dźwięku środowiska. W tym artykule zbadamy klasyfikację audio za pośrednictwem szczegółowego praktycznego projektu.

Co to jest ekstrakcja funkcji audio?

Ekstrakcja funkcji audio jest niezbędnym krokiem w przetwarzaniu sygnału audio, który jest podffiskiem przetwarzania sygnału. Dotyczy przetwarzania lub manipulacji sygnałami audio. Usuwa niechciany szum i równoważy zakresy czasów czasowych poprzez przekształcenie sygnałów cyfrowych i analogowych.

Co to jest spektrogram Mel?

Logarytmicznie spektrogram MEL oddaje częstotliwości powyżej określonego progu (częstotliwość narożnika). Na przykład w spektrogramie skalowanym liniowym przestrzeń pionowa między 1000 a 2000 Hz to połowa pionowej przestrzeni między 2000 Hz a 4000 Hz.