Howtosignalprocessing
- À quoi servent les spectrogrammes?
- Quels sont les spectrogrammes MEL utilisés pour?
- Quel est le problème avec CNNS et spectrogrammes pour le traitement audio?
- Qu'est-ce que le spectrogramme dans l'apprentissage automatique?
À quoi servent les spectrogrammes?
Un spectrogramme est une manière visuelle de représenter la force du signal, ou «intensité», d'un signal dans le temps à différentes fréquences présentes dans une forme d'onde particulière. Non seulement on peut voir s'il y a plus ou moins d'énergie, par exemple, 2 Hz vs 10 Hz, mais on peut également voir comment les niveaux d'énergie varient dans le temps.
Quels sont les spectrogrammes MEL utilisés pour?
Le spectrogramme MEL remapsait les valeurs de Hertz à l'échelle MEL. Le spectrogramme audio linéaire est parfaitement adapté aux applications où toutes les fréquences ont une importance égale, tandis que les spectrogrammes MEL sont mieux adaptés aux applications qui doivent modéliser la perception de l'audition humaine.
Quel est le problème avec CNNS et spectrogrammes pour le traitement audio?
Les sons sont «transparents»
Un défi posé dans la comparaison entre les images visuelles et les spectrogrammes est le fait que les objets visuels et les événements sonores ne s'accumulent pas de la même manière. Pour utiliser une analogie visuelle, on pourrait dire que les sons sont toujours «transparents» [4] alors que la plupart des objets visuels sont opaques.
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.
