原文:音頻特征提取——常用音頻特征

作者:桂。 時間: : : 鏈接:http: www.cnblogs.com xingshansi p .html 前言 主要總結一下常用的音頻特征,並給出具體的理論分析及代碼。 一 過零率 過零率的表達式為: 其中N為一幀的長度,n為對應的幀數,按幀處理。 理論分析:過零率體現的是信號過零點的次數,體現的是頻率特性。因為需要過零點,所以信號處理之前需要中心化處理。 code zcr 即為過零率 ...

2017-05-06 08:17 4 28260 推薦指數:

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【librosa】音頻特征提取

參考 【librosa】及其在音頻處理中的應用 librosa官方文檔 liborosa源碼 Overview: module code log-spectrogram 計算log-scaled spectrogram,librosa庫中並沒有現成的函數 ...

Tue Jan 05 01:43:00 CST 2021 0 1289
音頻特征提取方法和工具匯總

本文首發於:行者AI 絕大多數音頻特征起源於語音識別任務,它們可以精簡原始的波形采樣信號,從而加速機器對音頻中語義含義的理解。從20世紀90年代末開始,這些音頻特征也被應用於樂器識別等音樂信息檢索任務中,更多針對音頻音樂設計的特征也應運而生。 1. 音頻特征的類別 認識音頻特征 ...

Tue Jan 12 01:54:00 CST 2021 0 867
音頻特征提取——librosa工具包使用

作者:桂。 時間:2017-05-06 11:20:47 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html 前言 本文主要記錄librosa工具包的使用,librosa在音頻、樂音信號的分析中經常用到,是python ...

Sun May 07 00:25:00 CST 2017 4 47459
音頻特征提取——pyAudioAnalysis工具包

作者:桂。 時間:2017-05-04 18:31:09 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html 前言 語音識別等應用離不開音頻特征提取,最近在看音頻特征提取的內容,用到一個python下的工具包 ...

Fri May 05 07:53:00 CST 2017 11 18237
特征提取特征變換)

特征提取特征變換) 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 線性判別): 均值 類內離散度盡可能小,類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...

Tue Oct 08 03:04:00 CST 2019 0 387
數據特征提取

數據表達 : 有時,我們通過對數據集原來的特征進行轉換,生成新的"特征"或者說成分,會比直接使用原始的特征效果要好,即數據表達(data representation) 特征提取 : 如圖像識別,數據表達顯得十分重要,因為圖像是有成千上萬個像素組成的,每個像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

Wed May 29 21:59:00 CST 2019 0 1154
文本之特征提取

法一:Bag-of-words 詞袋模型 文本特征提取有兩個非常重要的模型: 詞集模型:單詞構成的集合,集合中每個元素都只有一個,也即詞集中的每個單詞都只有一個 詞袋模型:如果一個單詞在文檔中出現不止一次,並統計其出現的次數(頻數) 兩者本質上的區別,詞袋是在詞集的基礎上 ...

Wed Dec 19 22:41:00 CST 2018 0 636
七、特征提取和轉換

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一種廣泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了語料中單詞對文檔的重要程度。假設單詞用t表示,文檔用d表示,語料用D表示,那么文檔頻度DF(t, D)是包含 ...

Tue Jan 10 00:43:00 CST 2017 0 2573
 
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