Howtosignalprocessing
- Quel algorithme est le meilleur pour la classification audio?
- Comment classez-vous les données audio?
- Qu'est-ce que l'extraction des fonctionnalités audio?
- Qu'est-ce qu'un spectrogramme Mel?
Quel algorithme est le meilleur pour la classification audio?
Les réseaux de neurones convolutionnels (CNNS) se sont révélés très efficaces dans la classification des images et sont prometteurs pour l'audio.
Comment classez-vous les données audio?
Les classifications audio peuvent être de plusieurs types et formes tels que - Classification des données acoustiques ou détection d'événements acoustiques, classification musicale, classification du langage naturel et classification sonore environnementale. Dans cet article, nous explorerons la classification audio via un projet pratique détaillé.
Qu'est-ce que l'extraction des fonctionnalités audio?
L'extraction des fonctionnalités audio est une étape nécessaire dans le traitement du signal audio, qui est un sous-champ de traitement du signal. Il traite du traitement ou de la manipulation des signaux audio. Il supprime le bruit indésirable et équilibre les gammes de fréquences temporelles en convertissant les signaux numériques et analogiques.
Qu'est-ce qu'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.
