Profesionalna audio klasifikacija

‌Profesionalna audio klasifikacija - odnosi se na tehnologiju klasificiranja audio podataka u određene kategorije, koja se široko koristi u prepoznavanju govora, pronalaženju glazbenih informacija, nadzoru sigurnosti i drugim poljima. Njegovi osnovni principi i koraci uključuju unaprijed obradu, ekstrakciju značajki, trening klasifikatora i odluku o klasifikaciji itd.
Osnovni principi i koraci audio klasifikacije
‌Preprocessing‌: Uključivanje uzorkovanja, kvantizacije, filtriranja i drugih operacija audio signala za poboljšanje omjera kvalitete i signala i šuma. Uobičajene metode prethodne obrade uključuju filtriranje frekvencije domene i adaptivno filtriranje.
Extraction Featuture‌: Analiziranjem audio signala izvlače se ključne informacije koje odražavaju njegove karakteristike i kategorije. Uobičajene značajke uključuju značajke vremenske domene (kao što su kratka energija i brzina nultog prelaska), značajke frekvencijske domene (poput spektra) i značajke CEPstrum (poput koeficijenata Cepstrum Frekvencije CEPSTRUM).
Obuka ‌Classifier‌: Upotrijebite modele strojnog učenja ili modele dubokog učenja za trening. Uobičajeni modeli uključuju vektorske strojeve za podršku, slučajne šume, konvolucijske neuronske mreže i rekurzivne neuronske mreže itd.
Odluka o klasifikaciji‌: Klasificirajte nove audio podatke prema obučenom modelu.
Uobičajeni scenariji primjene
Klasifikacija emocija u obliku emocije‌: identificirajte emocije u govoru, poput sreće, tuge, bijesa itd .‌.
‌Voice Classicalification ‌Voice ‌Voice ": Identificirajte određene glasovne naredbe, poput" Uključi TV "," Play Music "itd.
‌Speaker Klasifikacija‌: Identificirajte različite zvučnike‌.
Diskriminacija stila u stilu - identificirajte glazbene stilove, kao što su klasični, jazz, rock itd.
Diskriminacija jezika‌: Identificirajte različite jezike ili dijalekti‌.
Pokazatelji evaluacije
Pokazatelji evaluacije algoritama audio klasifikacije uključuju točnost, opoziv i F1 rezultat. Točnost odražava udio uzoraka koji klasificira klasifikator u ukupnim uzorcima, opoziv odražava udio pozitivnih uzoraka koji klasificira klasifikator sa svim pozitivnim uzorcima, a F1 ocjena je harmonična srednja vrijednost točnosti i opoziva, što sveobuhvatno može odražavati performanse klasifikatora.