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pca特征提取的matlab代码-pyaudioanalysis:音频分析
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2021-06-02
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pca特征提取的matlab代码用于音频特征提取、分类、分割和应用的 Python 库 此文档包含一般信息。 单击 [此处] () 获取完整的 wiki 消息 查看用于实时记录和分析音频数据的python脚本 2017 年 1 月:还支持mp3文件进行单文件特征提取、分类和分割(使用 pydub 库) 2016 年 9 月:新的分段分类器(来自 sklearn):随机森林、额外的树和梯度提升 2016 年 8 月:更新:不再使用 mlpy。 通过 scikit-learn 执行的 SVM、PCA 等 2016 年 8 月:更新:已简化依赖项 2016 年 1 月:[关于 pyAudioAnalysis 的 PLOS-One 论文] () (请引用!) 一般的 pyAudioAnalysis 是一个 Python 库,涵盖了广泛的音频分析任务。 通过 pyAudioAnalysis,您可以: 提取音频特征和表示(例如 mfccs、频谱图、色谱图) 对未知声音进行分类 训练、参数调整和评估音频片段的分类器 检测音频事件并从长录音中排除静音期 执行监督分割(联合分割 - 分类) 执行无监督分
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pca特征提取的matlab代码-pyaudioanalysis:音频分析 (151个子文件)
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knnMovies8classes 1.82MB
knnMusicGenre3 186KB
knnMusicGenre6 368KB
knnSM 1.45MB
knnSpeakerAll 799KB
knnSpeakerFemaleMale 922KB
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200 BPM (goa psy trance).mp3 5.03MB
170 BPM - Simple Straight Beat - Drum Track.mp3 4.84MB
100 BPM - Rhythm patterns - Salsa.mp3 3.71MB
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small.wav 312KB
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