Clasificación de audio profesional

‌ Clasificación de audio profesional ‌ se refiere a la tecnología de clasificar los datos de audio en categorías específicas, que se usa ampliamente en el reconocimiento de voz, la recuperación de la información de la música, el monitoreo de seguridad y otros campos. Sus principios y pasos básicos incluyen preprocesamiento, extracción de características, capacitación en clasificación y decisión de clasificación, etc.
Principios básicos y pasos de clasificación de audio
‌Presco ‌: incluyendo muestreo, cuantificación, filtrado y otras operaciones de señales de audio para mejorar la relación de calidad y ruido de señales. Los métodos de preprocesamiento comunes incluyen filtrado de dominio de frecuencia y filtrado adaptativo.
‌ Extracción de ejercicios ‌: al analizar la señal de audio, se extrae la información clave que refleja sus características y categorías. Las características comunes incluyen características de dominio de tiempo (como energía a corto plazo y tasa de cruce cero), características de dominio de frecuencia (como espectro) y características de cepstrum (como coeficientes de cepstrum de frecuencia MEL).
‌ Capacitación del clasificador‌: Use modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo para la capacitación. Los modelos comunes incluyen máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recursivas, etc.
‌ Decisión de clasificación‌: Clasifique nuevos datos de audio de acuerdo con el modelo capacitado.
Escenarios de aplicación común
‌ Voice Clasificación de emociones ‌: Identifique las emociones en el habla, como la felicidad, la tristeza, la ira, etc.‌.
‌ Clasificación de comandos de voces ‌: identificar comandos de voz específicos, como "encender la televisión", "reproducir música", etc.‌.
‌ Clasificación del asalto‌: Identificar diferentes altavoces‌.
‌ Discriminación de estilo musico‌: Identificar estilos musicales, como clásicos, jazz, rock, etc.‌.
‌ Discriminación del lenguaje‌: Identificar diferentes idiomas o dialectos‌.
Indicadores de evaluación
Los indicadores de evaluación de los algoritmos de clasificación de audio incluyen precisión, recuperación y puntaje F1. La precisión refleja la proporción de muestras clasificadas correctamente por el clasificador a las muestras totales, el recuerdo refleja la proporción de muestras positivas clasificadas correctamente por el clasificador a todas las muestras positivas, y la puntuación F1 es la media armónica de precisión y recuerdo, que puede reflejar comprensivamente el rendimiento del clasificador de clases‌.