原文: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 世紀 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。 . 音頻特征的類別 認識音頻特征不同類別不在於對某一個特征精准分類而是加深理解特征的物理意義,一般對於音頻特征我們可以從以下維度區分: 特征是由模型從信號中直 ...

2021-01-11 17:54 0 867 推薦指數:

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音頻特征提取——常用音頻特征

作者:桂。 時間:2017-05-05 21:45:07 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815217.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 ...

Sat May 06 16:17:00 CST 2017 4 28260
【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——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

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 ...

Fri May 05 07:53:00 CST 2017 11 18237
SIFT特征提取方法

提取特征點:搜索高斯尺度空間對於尺度和旋轉不變的極值點; 特征點主方向確定:利用特征點鄰域的 ...

Tue Sep 07 19:30:00 CST 2021 0 233
文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 一、課題背景概述 文本挖掘是一門交叉性學科,涉及數據挖掘、機器學習、模式識別、人工智能、統計學、計算機語言學、計算機網絡技術、信息學等多個領域。文本挖掘就是從大量的文檔中發現隱含知識和模式的一種方法工具,它從數據挖掘發展而來,但與傳統的數據挖掘又有許多不同。文本挖掘 ...

Sat Nov 08 22:39:00 CST 2014 0 2894
傳統特征提取方法總結

  一般提取的是邊緣、角,文理等。傳統的圖像特征提取一般分為三個步驟:預處理、特征提取特征處理;然后在利用機器學習等方法特征進行分類等操作。 預處理:預處理的目的主要是排除干擾因素,突出特征信息。主要的方法有:圖片標准化(調整圖片尺寸);圖片歸一化(調整圖片重心為0)。 特征提取:利用特殊 ...

Thu Nov 25 21:35:00 CST 2021 0 3777
plp特征提取原理和方法

LPC(Linear Predictive Coding,線性預測分析):由於語音信號的發音特性,提取特征后的幀與幀之間是不獨立的,那么我們可以用前面的幀或后面的幀預測當前幀。所求的的預測系數就是我們要用到的特征。線性預測分析中,我們可以用一個全極點濾波器為聲道響應函數建模, 即y(z)=x ...

Fri Oct 12 20:06:00 CST 2012 1 6757
 
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