Professionele audioclassificatie

‌Professional Audio Classificatie‌ verwijst naar de technologie van het classificeren van audiogegevens in specifieke categorieën, die veel worden gebruikt bij spraakherkenning, het ophalen van muziekinformatie, beveiligingsmonitoring en andere gebieden. De basisprincipes en stappen omvatten voorbewerking, functie -extractie, classificatietraining en classificatiebeslissing, enz.
Basisprincipes en stappen van audioclassificatie
‌Preprocessing‌: inclusief bemonstering, kwantisatie, filtering en andere bewerkingen van audiosignalen om de kwaliteit en signaal-ruisverhouding van signalen te verbeteren. Gemeenschappelijke voorbewerkingsmethoden omvatten frequentiedomeinfiltering en adaptieve filtering.
‌Feature Extraction‌: Door het audiosignaal te analyseren, worden belangrijke informatie die de kenmerken en categorieën weerspiegelt, geëxtraheerd. Gemeenschappelijke kenmerken zijn onder meer tijddomeinkenmerken (zoals korte-tijdsergie en nul kruisingssnelheid), frequentiedomeinkenmerken (zoals spectrum) en Cepstrum-functies (zoals Mel Frequency Cepstrum-coëfficiënten).
‌Classificeerder training‌: gebruik machine learning of diepe leermodellen voor training. Gemeenschappelijke modellen omvatten ondersteuningsvectormachines, willekeurige bossen, convolutionele neurale netwerken en recursieve neurale netwerken, enz.
‌Classificatie Beslissing‌: classificeer nieuwe audiogegevens volgens het getrainde model.
Veel voorkomende toepassingsscenario's
‌Voice Emotion Classification‌: Identificeer emoties in spraak, zoals geluk, verdriet, woede, enz .‌.
‌Voice Command Classification‌: Identificeer specifieke spraakopdrachten, zoals "Turn On the TV", "Play Music", etc.‌.
‌Speaker classificatie‌: identificeer verschillende sprekers‌.
‌ Musische stijl Discriminatie‌: identificeer muziekstijlen, zoals klassiek, jazz, rock, etc.‌.
‌Language Discriminatie‌: identificeer verschillende talen of dialecten‌.
Evaluatie -indicatoren
De evaluatie -indicatoren van algoritmen voor audioclassificatie omvatten nauwkeurigheid, terugroepactie en F1 -score. Nauwkeurigheid weerspiegelt het aandeel monsters dat correct is geclassificeerd door de classificator in de totale monsters, terugroeping weerspiegelt het aandeel van positieve monsters die correct zijn geclassificeerd door de classificator naar alle positieve monsters, en de F1 -score is het harmonische gemiddelde van nauwkeurigheid en terugroeping, die de prestaties van de classificeerder uitvoerig kan weerspiegelen.