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- ¿Qué algoritmo es mejor para la clasificación de audio??
- ¿Cómo se clasifica los datos de audio??
- ¿Qué es la extracción de funciones de audio??
- ¿Qué es un espectrograma MEL??
¿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.
¿Qué es la extracción de funciones de audio??
La extracción de funciones de audio es un paso necesario en el procesamiento de señal de audio, que es un subcampo de procesamiento de señales. Se ocupa del procesamiento o manipulación de señales de audio. Elimina el ruido no deseado y equilibra los rangos de frecuencia de tiempo al convertir las señales digitales y analógicas.
¿Qué es un espectrograma MEL??
Un espectrograma MEL logarítmicamente hace frecuencias por encima de cierto umbral (la frecuencia de la esquina). Por ejemplo, en el espectrograma a escala lineal, el espacio vertical entre 1,000 y 2,000Hz es la mitad del espacio vertical entre 2,000Hz y 4,000Hz.
