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- ¿Qué algoritmo es mejor para la clasificación de audio??
- ¿Cómo se clasifica los datos de audio??
- ¿Podemos usar CNN para la clasificación de audio??
- Por qué usamos CNN para la clasificación de audio?
¿Qué algoritmo es mejor para la clasificación de audio??
Las redes neuronales convolucionales (CNN) han demostrado ser muy efectivas en la clasificación de imágenes y son promesas para el audio.
¿Cómo se clasifica los datos de audio??
Las clasificaciones de audio pueden ser de múltiples tipos y formularios como: clasificación de datos acústicos o detección de eventos acústicos, clasificación de música, clasificación de lenguaje natural y clasificación de sonido ambiental. En este artículo, exploraremos la clasificación de audio a través de un proyecto práctico detallado.
¿Podemos usar CNN para la clasificación de audio??
Escalar las muestras de audio a una escala común es importante antes de alimentar los datos al modelo para comprenderlo mejor. Puede construir un modelo CNN para clasificar audios.
Por qué usamos CNN para la clasificación de audio?
Esto se debe a que pueden aprender patrones que son invariables de traducción y tienen jerarquías espaciales (F. Chollet, 2018). Eso significa que si el CNN aprende al perro en la esquina izquierda de la imagen de arriba, puede identificar al perro en las otras dos imágenes que se han movido (invariancia de traducción).
