【项目介绍】 基于梅尔频谱图的音频信号分类识别(Pytorch)项目源码,本项目将使用Pytorch,实现一个简单的的音频信号分类器,可应用于机械信号分类识别,鸟叫声信号识别等应用场景。 项目使用librosa进行音频信号处理,backbone使用mobilenet_v2,在Urbansound8K数据上,最终收敛的准确率在训练集99%,测试集96%,如果想进一步提高识别准确率可以使用更重的backbone和更多的数据增强方法。 【博客地址】 《基于梅尔频谱图的音频信号分类识别(Pytorch)》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/120601437
行业分类-电信-基于支撑向量机的基带时域音频信号分类方法.rar