这是一次实际的机器学习应用工程。
样本描述:data:1236992X2 fs=96000 :WAV音频格式,双通道,采样频率为9万6,采13秒,所以有120万的特征。
一般的过程是:数据预处理(去噪),特征提取(如,频谱质心、子带能量比、子频带周期、频谱差分幅度、 MFCC 特征),特征降维,分类。
(1)结合实验室背景,使用semiNMF进行特征降维。即直接将raw数据降维分类。
这是一次实际的机器学习应用工程。
样本描述:data:1236992X2 fs=96000 :WAV音频格式,双通道,采样频率为9万6,采13秒,所以有120万的特征。
一般的过程是:数据预处理(去噪),特征提取(如,频谱质心、子带能量比、子频带周期、频谱差分幅度、 MFCC 特征),特征降维,分类。
(1)结合实验室背景,使用semiNMF进行特征降维。即直接将raw数据降维分类。
本文标题:Matlab分类wav原始音频数据
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