Howtosignalprocessing
- Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?
- Adalah ciri skala yang diperlukan untuk algoritma KNN dijelaskan dengan justifikasi yang betul?
- Bagaimana saya dapat meningkatkan algoritma KNN saya?
- Bolehkah KNN digunakan untuk klasifikasi kelas pelbagai?
Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?
Diperhatikan bahawa mengekstrak ciri dari isyarat audio dan menggunakannya sebagai input ke model asas akan menghasilkan prestasi yang lebih baik daripada secara langsung mempertimbangkan isyarat audio mentah sebagai input. MFCC adalah teknik yang digunakan secara meluas untuk mengekstrak ciri -ciri dari isyarat audio.
Adalah ciri skala yang diperlukan untuk algoritma KNN dijelaskan dengan justifikasi yang betul?
Ya, penskalaan ciri diperlukan untuk mendapatkan prestasi yang lebih baik dari algoritma KNN. Contohnya, bayangkan dataset mempunyai bilangan contoh dan bilangan n. Terdapat satu ciri yang mempunyai nilai antara 0 dan 1. Sementara itu, terdapat juga ciri yang berbeza dari -999 hingga 999.
Bagaimana saya dapat meningkatkan algoritma KNN saya?
Kunci untuk meningkatkan algoritma adalah untuk menambah tahap pra -proses untuk membuat algoritma akhir dijalankan dengan data yang lebih cekap dan kemudian meningkatkan kesan klasifikasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahawa algoritma KNN yang lebih baik meningkatkan ketepatan dan kecekapan klasifikasi.
Bolehkah KNN digunakan untuk klasifikasi kelas pelbagai?
KNN digunakan untuk kedua-dua "binari" dan "klasifikasi berbilang kelas"- dalam terminologi pembelajaran mesin, masalah klasifikasi adalah satu di mana, diberi senarai nilai diskret yang mungkin hasil ramalan (dikenali sebagai kelas sasaran), tujuan Model adalah untuk menentukan titik data sasaran A yang diberikan ...
