Comment utiliser les fonctionnalités audio basées sur des trames pour l'apprentissage automatique

1. Quel modèle d'apprentissage automatique peut être le mieux adapté à la conversion de l'audio à l'image?
2. Comment extraire les fonctionnalités audio?
3. Quel algorithme est le meilleur pour la classification audio?

Quel modèle d'apprentissage automatique peut être le mieux adapté à la conversion de l'audio à l'image?

L'approche de spectrogramme qui vient d'être décrite convertit chaque chanson (ou segment de chanson) en spectrogramme: une matrice bidimensionnelle. Pour faire l'apprentissage automatique sur des données d'entrée bidimensionnelles, la meilleure approche consiste à utiliser CNNS, réseaux de neurones convolutionnels. CNNS est très bien connu pour être performant sur les données d'image.

Comment extraire les 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.

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.