Menggunakan MFCCS dalam Klasifikasi Knn

1. Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?
2. Adalah penskalaan fitur yang diperlukan untuk algoritma KNN Jelaskan dengan pembenaran yang tepat?
3. Bagaimana saya bisa meningkatkan algoritma knn saya?
4. Dapat digunakan untuk klasifikasi multi -kelas?

Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?

Diamati bahwa mengekstraksi fitur dari sinyal audio dan menggunakannya sebagai input ke model dasar akan menghasilkan kinerja yang jauh lebih baik daripada secara langsung mempertimbangkan sinyal audio mentah sebagai input. MFCC adalah teknik yang banyak digunakan untuk mengekstraksi fitur dari sinyal audio.

Adalah penskalaan fitur yang diperlukan untuk algoritma KNN Jelaskan dengan pembenaran yang tepat?

Ya, penskalaan fitur diperlukan untuk mendapatkan kinerja algoritma KNN yang lebih baik. Misalnya, bayangkan dataset yang memiliki N jumlah instance dan N jumlah fitur. Ada satu fitur yang memiliki nilai berkisar antara 0 dan 1. Sementara itu, ada juga fitur yang bervariasi dari -999 hingga 999.

Bagaimana saya bisa meningkatkan algoritma knn saya?

Kunci untuk meningkatkan algoritma adalah menambahkan tahap preprocessing untuk membuat algoritma akhir berjalan dengan data yang lebih efisien dan kemudian meningkatkan efek klasifikasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma KNN yang ditingkatkan meningkatkan akurasi dan efisiensi klasifikasi.

Dapat digunakan untuk klasifikasi multi -kelas?

Knn digunakan untuk "biner" dan "klasifikasi multi-kelas"- dalam terminologi pembelajaran mesin, masalah klasifikasi adalah salah satu di mana, mengingat daftar nilai diskrit sebagai hasil prediksi yang mungkin (dikenal sebagai kelas target), tujuan dari Model adalah untuk menentukan kelas target mana titik data yang diberikan ...