Howtosignalprocessing
- Który model uczenia maszynowego najlepiej nadaje się do konwersji audio na obraz?
- Jak wyodrębnić funkcje audio?
- Który algorytm jest najlepszy do klasyfikacji audio?
Który model uczenia maszynowego najlepiej nadaje się do konwersji audio na obraz?
Podejście spektrogramu, które właśnie opisano, przekształca każdą piosenkę (lub segment piosenki) w spektrogram: macierz dwuwymiarowa. Aby uczyć maszynowe na dwuwymiarowych danych wejściowych, najlepszym podejściem jest korzystanie. CNN są bardzo dobrze znane z tego, że są wykonane na danych obrazu.
Jak wyodrębnić funkcje 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.
Który algorytm jest najlepszy do klasyfikacji audio?
Zwrócone sieci neuronowe (CNN) okazały się bardzo skuteczne w klasyfikacji obrazu i obiecują audio.
