Howtosignalprocessing
- Algoritma mana yang terbaik untuk klasifikasi audio?
- Bagaimana anda mengklasifikasikan data audio?
- Apakah pengekstrakan ciri audio?
- Apa itu spektrogram mel?
Algoritma mana yang terbaik untuk klasifikasi audio?
Rangkaian Neural Convolutional (CNN) telah terbukti sangat berkesan dalam klasifikasi imej dan menunjukkan janji untuk audio.
Bagaimana anda mengklasifikasikan data audio?
Klasifikasi audio boleh menjadi pelbagai jenis dan bentuk seperti - klasifikasi data akustik atau pengesanan peristiwa akustik, klasifikasi muzik, klasifikasi bahasa semula jadi, dan klasifikasi bunyi alam sekitar. Dalam artikel ini, kami akan meneroka klasifikasi audio melalui projek tangan terperinci.
Apakah pengekstrakan ciri audio?
Pengekstrakan ciri audio adalah langkah yang diperlukan dalam pemprosesan isyarat audio, yang merupakan subfield pemprosesan isyarat. Ia berkaitan dengan pemprosesan atau manipulasi isyarat audio. Ia menghilangkan bunyi yang tidak diingini dan mengimbangi julat kekerapan masa dengan menukar isyarat digital dan analog.
Apa itu spektrogram mel?
Logaritma spektrogram mel membuat frekuensi di atas ambang tertentu (frekuensi sudut). Sebagai contoh, dalam spektrogram berskala linear, ruang menegak antara 1,000 dan 2,000Hz adalah separuh daripada ruang menegak antara 2,000Hz dan 4,000Hz.
