Professionelle Audioklassifizierung

‌Professional Audio Classification Zu den Grundprinzipien und Schritten gehören Vorverarbeitung, Merkmalextraktion, Klassifikatortraining und Klassifizierungsentscheidung usw.
Grundprinzipien und Schritte der Audioklassifizierung
‌Processing Zu den gängigen Vorverarbeitungsmethoden gehören die Frequenzdomänenfilterung und die adaptive Filterung.
‌Feature Extraktion‌ Zu den häufigen Merkmalen gehören Zeitdomänenmerkmale (z. B. Kurzzeitenergie und Nullübergangsrate), Frequenzdomänenmerkmale (wie Spektrum) und Cepstrum-Merkmale (z. B. MEL-Frequenz-Cepstrum-Koeffizienten).
‌Klassifierer Training: Gemeinsame Modelle sind Unterstützungsvektormaschinen, zufällige Wälder, Faltungsnetzwerke und rekursive neuronale Netzwerke usw. usw.
‌Klassifizierende Entscheidung ‌: Klassifizieren Sie neue Audiodaten nach dem geschulten Modell.
Gemeinsame Anwendungsszenarien
‌Voice Emotion Classification‌: Identifizieren Sie Emotionen in der Sprache wie Glück, Traurigkeit, Wut usw..
‌Voice Command Classification
‌Seaker Classification‌: Identifizieren Sie verschiedene Lautsprecher‌.
‌Music Style Diskriminierung‌: Identifizieren Sie Musikstile wie klassisch, Jazz, Rock usw. ‌.
‌Schwage Diskriminierung‌: Identifizieren Sie verschiedene Sprachen oder Dialekte‌.
Bewertungsindikatoren
Die Bewertungsindikatoren für Audio -Klassifizierungsalgorithmen umfassen Genauigkeit, Rückruf und F1 -Score. Die Genauigkeit spiegelt den Anteil der Stichproben wider, die durch den Klassifizierer zu den Gesamtproben korrekt klassifiziert sind, der Rückruf spiegelt den Anteil der durch den Klassifizierer korrekt klassifizierten positiven Stichproben für alle positiven Stichproben wider, und der F1 -Score ist das harmonische Mittel der Genauigkeit und des Rückrufs, der die Leistung des Klassifizierers umfassend widerspiegelt.