使用Python进行音频处理和机器学习的简介

作者：空白诗007 | 2024-06-21 08:21:58

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lpcc 特征提取 python

从高层次上讲，任何机器学习问题都可以分为三种任务：数据任务（数据收集，数据清理和特征形成），训练（使用数据特征构建机器学习模型）和评估（评估模型）。被定义为“观察到的现象的各个可测量属性或特征”的特征非常有用，因为它们可帮助机器理解数据并将其分类或预测值。

不同的数据类型使用非常不同的处理技术。以图像作为数据类型的示例为例：人眼看起来就像一件事，但是在使用不同的滤镜（取决于应用程序）将其转换为从图像的像素值派生的数值特征后，机器对图像的看法有所不同。

Word2vec非常适合处理文本正文。它用数字向量表示单词，两个单词向量之间的距离决定了单词的相似程度。如果我们尝试将Word2vec应用于数值数据，则结果可能没有意义。

因此，有一些特定于音频数据类型的处理技术可以很好地与音频配合使用。

音频信号是在可听频率范围内振动的信号。当有人讲话时，它会产生

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