用matlab软件提取音频中的特征量,包括MFCC,短时能量等
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openSMILE3.0版本在Windows系统的安装包 注: 官方资源的github地址:https://github.com/audeering/opensmile/releases/tag/v3.0.0 可以直接去官网下载
2022-06-02 09:10:46 13.71MB 音乐音频 特征提取工具 openSMILE
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音频特征提取的改进及可视化方法的研究 音频特征提取的改进及可视化方法的研究 音频特征提取的改进及可视化方法的研究
2022-04-20 15:40:08 1.7MB 音频特征提取 可视化
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MFCC-MEL域倒谱系数,是基于人耳听觉特性的特征参数,在语音识别、音频分类检索等领域有广泛应用;
2022-03-25 15:43:36 3KB MFCC
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使用神经网络和其他分类器进行环境声音分类ESC 使用音频数据集进行音频特征提取和分类 包含ECS-10音频数据。 它包含10类不同的环境声音(海浪,孩子们玩耍等) 主要目标是比较6个经过测试的分类器的分类准确性。 依存关系 带有Python 2.7的Anaconda 2。 (尚未测试Python 3.6) Librosa(音频加载,音频可视化和特征提取) 科学工具学习 Keras(Theano后端) Numpy,Matplotlib 熊猫(数据可视化) Jupyter笔记本 添加了Jupyter Notebook(Python 2.7内核)以说明工作流程。 用于特征提取和分类的脚本已作为.py文件添加,并随后全部加载到Jupyter Notebook中。 运行feature_extraction.py label.npy创建一个numpy数组( feature.npy ),
2022-02-13 09:14:39 39.76MB JupyterNotebook
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音频特征提取
2022-01-07 18:58:17 588.96MB HTML
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pyAudioProcessing 一个基于Python的库,用于将音频数据处理为特征并构建机器学习模型。 入门 克隆项目并进行设置 git clone git@github.com:jsingh811/pyAudioProcessing.git pip install -e . 通过运行获取需求 pip install -r requirements/requirements.txt 选择项 功能选项: 您可以选择mfcc , gfcc或gfcc,mfcc功能从音频文件中提取。 分类器选项: 您可以在svm , svm_rbf , randomforest , logisticregression , knn , gradientboosting和extratrees 。 每个使用网格搜索的代码都包含超参数调整。 例子 使用gfcc功能和svm分类器的命令行示例。 训练: pyth
2021-11-23 08:04:50 21.98MB Python
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音频循环导入;预处理:去趋势,去噪;特征提取:时域频域特征
2021-07-25 20:47:48 3KB 音频特征提取
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需要用到openSMILE批量提取音频情感特征的朋友可以下载。 该代码可以起到openSMILE批量提取音频情感特征的功能, 没有积分的朋友可以去某宝上买,很便宜哈哈
2021-05-06 18:36:28 689B opensmile 音频特征 情感识别 特征提取
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