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U201814655_杨雨鑫1
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2.3 任务描述通过朴素贝叶斯方法,可以先对所有特征值做统计,并且通过连续性参数估计(高斯分布)方法得到参数 2.4 评测标准要求得到2*2预测情况男声正确率男
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华中科技大学计算机科学与技术学院
机器学习报告
专 业: 计算机科学与技术
班 级: CS1806
学 号: U201814655
姓 名: 杨雨鑫
成 绩:
指导教师: 邹复好
完成日期: 2020 年 6 月 30 日
目录
1. 实验题目:基于贝叶斯分类器的语音性别识别...................................................2
2. 实验要求...................................................................................................................2
2.1 题目背景.........................................................................................................2
2.2 数据集.............................................................................................................2
2.3 任务描述.........................................................................................................2
2.4 评测标准.........................................................................................................2
3. 算法设计...................................................................................................................2
3.1 数据分析.........................................................................................................2
3.2 算法原理.........................................................................................................3
4. 实验环境与平台.......................................................................................................3
5. 程序实现...................................................................................................................3
5.1 数据预处理.....................................................................................................3
5.2 训练并输出测试结果.....................................................................................4
6. 实验结果...................................................................................................................4
7. 结果分析...................................................................................................................5
8. 算法优化...................................................................................................................6
8.1 数据可视化分析.............................................................................................6
8.2 优化策略及结果.............................................................................................6
9 拓展延伸....................................................................................................................8
9.1 模型对比.........................................................................................................8
9.2 模型结果差异分析.......................................................................................10
10 总结........................................................................................................................12
参考文献......................................................................................................................13
1. 实验题目:基于贝叶斯分类器的语音性别识别
2. 实验要求
2.1 题目背景
用朴素贝叶斯分类器进行数字手写体识别(基于 MINIST 数据集),因此在这
里用朴素贝叶斯在语音上做一个小应用——分辨声音是男性还是女性。具体题目
可以参考 https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegender
2.2 数据集
数据集可自行在 https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegender 下载或附
件。这个数据集是基于对男女语音段进行合理的声音预处理而得到的语音特征
(并不包含原始语音段)。集合中共有 3168 条数据,男女各 1584 条,每条数据可
视作一个长度为 21 的一维数组。其中前 20 个数值是这条语音的 20 个特征值,
这些特征值包括了语音信号的长度、基频、标准差、频带中值点/一分位频率/三
分位频率等;最后一个数值是性别标记。元数据集中直接以字符串,即 male 和
female 进行标注。使用 7:3 划分数据集。
2.3 任务描述
通过朴素贝叶斯方法,可以先对所有特征值做统计,并且通过连续性参数估
计(高斯分布)方法得到参数。之后使用预测函数预测测试集。
2.4 评测标准
要求得到 2*2 预测情况
男声正确率
男声错误率
女声正确率
女声错误率
3. 算法设计
3.1 数据分析
打开 voice.csv 文件,这个数据集是基于对男女语音段进行合理的声音预处理
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刘璐璐璐璐璐
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