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- ¿Para qué se utilizan los espectrogramas??
- ¿Para qué se utilizan los espectrogramas MEL??
- ¿Qué pasa con los CNN y los espectrogramas para el procesamiento de audio??
- ¿Qué es el espectrograma en el aprendizaje automático??
¿Para qué se utilizan los espectrogramas??
Un espectrograma es una forma visual de representar la intensidad de la señal, o el "volumen", de una señal con el tiempo a varias frecuencias presentes en una forma de onda particular. No solo se puede ver si hay más o menos energía en, por ejemplo, 2 Hz frente a 10 Hz, sino que también se puede ver cómo varían los niveles de energía con el tiempo.
¿Para qué se utilizan los espectrogramas MEL??
El espectrograma de MEL reigres los valores en Hertz a la escala MEL. El espectrograma de audio lineal es ideal para aplicaciones donde todas las frecuencias tienen la misma importancia, mientras que los espectrogramas MEL son más adecuados para aplicaciones que necesitan modelar la percepción auditiva humana.
¿Qué pasa con los CNN y los espectrogramas para el procesamiento de audio??
Los sonidos son "transparentes"
Un desafío planteado en la comparación entre imágenes visuales y espectrogramas es el hecho de que los objetos visuales y los eventos de sonido no se acumulan de la misma manera. Para usar una analogía visual, se podría decir que los sonidos siempre son "transparentes" [4], mientras que la mayoría de los objetos visuales son opacos.
¿Qué es el espectrograma en el aprendizaje automático??
(Los espectrogramas son imágenes de características de dominio de frecuencia de tiempo que se extrajeron de las señales de onda) y una vez que las tenga, puede avanzar con un proyecto de aprendizaje profundo de clasificación de imagen directa utilizando esos espectrogramas.
