Choisir la meilleure mesure pour l'apprentissage automatique sur un spectrogramme

1. Qu'est-ce que le spectrogramme dans l'apprentissage automatique?
2. Comment lisez-vous un spectrogramme Mel?
3. Comment les spectrogrammes sont-ils utiles?

Qu'est-ce que le spectrogramme dans l'apprentissage automatique?

(Les spectrogrammes sont des images des fonctionnalités de domaine temporelle qui ont été extraites des signaux d'onde) et une fois que vous en avez, vous pouvez avancer avec un projet d'apprentissage en profondeur de classification d'image directe à l'aide de ces spectrogrammes.

Comment lisez-vous un spectrogramme Mel?

Un spectrogramme MEL rend logarithmiquement des fréquences au-dessus d'un certain seuil (la fréquence d'angle). Par exemple, dans le spectrogramme à l'échelle linéairement, l'espace vertical entre 1 000 et 2 000 Hz est la moitié de l'espace vertical entre 2 000 Hz et 4 000 Hz.

Comment les spectrogrammes sont-ils utiles?

En tant que collection d'analyses de fréquence temporelle, le spectrogramme peut être utilisé pour identifier les caractéristiques des signaux non stationnaires ou non linéaires. Pour cette raison, un spectrogramme est un outil utile pour analyser les données du monde réel où il existe différents composants de fréquence et / ou un bruit mécanique et électrique.