Professzionális audio besorolás

‌ Professzionális audio besorolás az audioadatok speciális kategóriákba történő osztályozásának technológiájára utal, amelyet széles körben használnak a beszédfelismerésben, a zenei információk visszakeresésében, a biztonsági megfigyelésben és más területeken. Alapvető alapelvei és lépései közé tartozik az előfeldolgozás, a szolgáltatás kinyerése, az osztályozó képzés és az osztályozási döntés stb.
Audio osztályozás alapelvei és lépései
‌PREPROCESSING‌: A mintavétel, a kvantálódás, a szűrés és az audiojelek egyéb műveleteinek bevonása a jelek minőségi és jel-zaj arányának javítása érdekében. A gyakori előfeldolgozási módszerek közé tartozik a frekvenciatartomány szűrése és az adaptív szűrés.
‌Feature Extraction‌: Az audio jel elemzésével a legfontosabb információkat, amelyek tükrözik annak jellemzőit és kategóriáit, kinyerik. A közös jellemzők közé tartozik az időtartomány-jellemzők (például a rövid távú energia és a nulla keresztezési sebesség), a frekvenciatartomány tulajdonságai (például a spektrum) és a Cepstrum tulajdonságok (például a MEL frekvencia cepstrum együtthatók).
‌Classifier Training‌: Használjon gépi tanulási vagy mély tanulási modelleket az edzéshez. A közönséges modellek közé tartoznak a támogató vektorgépek, a véletlenszerű erdők, a konvolúciós neurális hálózatok és a rekurzív ideghálózatok stb.
‌Classifikációs döntés‌: Osztályozza az új audioadatokat a képzett modell szerint.
Közös alkalmazás forgatókönyvei
‌Voice érzelem osztályozás‌: Azonosítsa az érzelmeket a beszédben, mint például a boldogság, a szomorúság, a harag stb.
‌Voice parancs osztályozás‌: Azonosítsa a konkrét hangparancsokat, például a "Kapcsolja be a TV -t", "Játssz zenét" stb.
‌ Speaker osztályozás‌: Azonosítsa a különböző hangszórókat‌.
‌Music stílusú diszkrimináció‌: Azonosítsa a zenei stílusokat, például a klasszikus, a jazz, a rock stb.
‌ Language Diszkrimináció‌: Azonosítsa a különböző nyelveket vagy dialektusokat‌.
Értékelési mutatók
Az audio osztályozási algoritmusok értékelési mutatói tartalmazzák a pontosságot, a visszahívást és az F1 pontszámot. A pontosság tükrözi a minták arányát az osztályozó által az összes minta által helyesen besorolva, a visszahívás tükrözi a pozitív minták arányát, amelyet az osztályozó által helyesen besorolnak az összes pozitív mintára, és az F1 pontszám a pontosság és a visszahívás harmonikus átlagja, amely átfogóan tükrözi az osztályozó teljesítményét.