作者：桂。 时间：2017-05-06 11:20:47 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html 前言 本文主要记录librosa工具包的使用，librosa在音频、乐音信号的分析中经常用到，是python ...

本文首发于：行者AI 绝大多数音频特征起源于语音识别任务，它们可以精简原始的波形采样信号，从而加速机器对音频中语义含义的理解。从20世纪90年代末开始，这些音频特征也被应用于乐器识别等音乐信息检索任务中，更多针对音频音乐设计的特征也应运而生。 1. 音频特征的类别 认识音频特征 ...

作者：桂。 时间：2017-05-05 21:45:07 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815217.html 前言 主要总结一下常用的音频特征，并给出具体的理论分析及代码。 一、过零率 过零率的表达式 ...

参考 【librosa】及其在音频处理中的应用 librosa官方文档 liborosa源码 Overview: module code log-spectrogram 计算log-scaled spectrogram，librosa库中并没有现成的函数 ...

数据表达 : 有时,我们通过对数据集原来的特征进行转换,生成新的"特征"或者说成分,会比直接使用原始的特征效果要好,即数据表达(data representation) 特征提取 : 如图像识别,数据表达显得十分重要,因为图像是有成千上万个像素组成的,每个像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

法一：Bag-of-words 词袋模型 文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个 词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数） 两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上 ...

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示，文档用d表示，语料用D表示，那么文档频度DF(t, D)是包含 ...

5.特征提取 有很多特征提取技术可以应用到文本数据上，但在深入学习之前，先思考特征的意义。为什么需要这些特征？它们又如何发挥作用？数据集中通常包含很多数据。一般情况下，数据集的行和列是数据集的不同特征或属性，每行或者每个观测值都是特殊的值。在机器学习术语中，特征是独一无二的，是数据集中每个观测值 ...