Como usar recursos de áudio baseados em quadros para aprendizado de máquina

1. Qual modelo de aprendizado de máquina pode ser mais adequado para a conversão de áudio para imagem?
2. Como faço para extrair recursos de áudio?
3. Qual algoritmo é melhor para classificação de áudio?

Qual modelo de aprendizado de máquina pode ser mais adequado para a conversão de áudio para imagem?

A abordagem do espectrograma que acabou de ser descrita converte cada música (ou segmento de música) em um espectrograma: uma matriz bidimensional. Para fazer aprendizado de máquina em dados de entrada bidimensional, a melhor abordagem é usar CNNs, redes neurais convolucionais. Os CNNs são muito bem conhecidos por serem executivos nos dados da imagem.

Como faço para extrair recursos de áudio?

A extração de recursos de áudio é uma etapa necessária no processamento de sinal de áudio, que é um subcampo do processamento de sinal. Ele lida com o processamento ou manipulação de sinais de áudio. Ele remove ruído indesejado e equilibra os intervalos de frequência de tempo convertendo sinais digitais e analógicos.

Qual algoritmo é melhor para classificação de áudio?

As redes neurais convolucionais (CNNs) se mostraram muito eficazes na classificação de imagens e mostram promessas para o áudio.