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- ¿Qué modelo de aprendizaje automático puede ser el más adecuado para la conversión de audio a imagen??
- ¿Cómo extrajo las funciones de audio??
- ¿Qué algoritmo es mejor para la clasificación de audio??
¿Qué modelo de aprendizaje automático puede ser el más adecuado para la conversión de audio a imagen??
El enfoque de espectrograma que se acaba de describir convierte cada canción (o segmento de canciones) en un espectrograma: una matriz bidimensional. Para hacer aprendizaje automático en datos de entrada bidimensionales, el mejor enfoque es usar CNN, redes neuronales convolucionales. Los CNN son muy bien conocidos por ser desempeñados en los datos de la imagen.
¿Cómo extrajo las 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 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.
