Cara menangani audio dengan panjang yang berbeda dalam klasifikasi audio

1. Algoritma mana yang terbaik untuk klasifikasi audio?
2. Bagaimana Anda mengklasifikasikan data audio?
3. Apa itu ekstraksi fitur audio?
4. Apa itu spektrogram Mel?

Algoritma mana yang terbaik untuk klasifikasi audio?

Convolutional Neural Networks (CNNS) telah terbukti sangat efektif dalam klasifikasi gambar dan menunjukkan janji untuk audio.

Bagaimana Anda mengklasifikasikan data audio?

Klasifikasi audio dapat dari berbagai jenis dan bentuk seperti - klasifikasi data akustik atau deteksi peristiwa akustik, klasifikasi musik, klasifikasi bahasa alami, dan klasifikasi suara lingkungan. Dalam artikel ini, kami akan mengeksplorasi klasifikasi audio melalui proyek langsung yang terperinci.

Apa itu ekstraksi fitur audio?

Ekstraksi fitur audio adalah langkah yang diperlukan dalam pemrosesan sinyal audio, yang merupakan subbidang pemrosesan sinyal. Ini berkaitan dengan pemrosesan atau manipulasi sinyal audio. Ini menghilangkan kebisingan yang tidak diinginkan dan menyeimbangkan rentang frekuensi waktu dengan mengubah sinyal digital dan analog.

Apa itu spektrogram Mel?

Sebuah spektrogram MEL secara logaritmik membuat frekuensi di atas ambang batas tertentu (frekuensi sudut). Misalnya, dalam spektrogram skala linier, ruang vertikal antara 1.000 dan 2.000Hz adalah setengah dari ruang vertikal antara 2.000Hz dan 4.000Hz.