Howtosignalprocessing
- Por que o MFCC é usado na classificação de áudio?
- É o escala de recurso necessário para o algoritmo KNN explicar com justificativa adequada?
- Como posso melhorar meu algoritmo KNN?
- O KNN pode ser usado para classificação multi -classe?
Por que o MFCC é usado na classificação de áudio?
Observa -se que extrair recursos do sinal de áudio e usá -lo como entrada para o modelo base produzirá um desempenho muito melhor do que considerar diretamente o sinal de áudio bruto como entrada. MFCC é a técnica amplamente usada para extrair os recursos do sinal de áudio.
É o escala de recurso necessário para o algoritmo KNN explicar com justificativa adequada?
Sim, é necessário o escala de recursos para obter o melhor desempenho do algoritmo KNN. Por exemplo, imagine um conjunto de dados com n número de instâncias e n número de recursos. Há um recurso com valores que variam entre 0 e 1. Enquanto isso, há também um recurso que varia de -999 a 999.
Como posso melhorar meu algoritmo KNN?
A chave para melhorar o algoritmo é adicionar um estágio de pré -processamento para fazer com que o algoritmo final seja executado com dados mais eficientes e depois melhorar o efeito da classificação. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo KNN aprimorado melhora a precisão e a eficiência da classificação.
O KNN pode ser usado para classificação multi -classe?
O KNN é usado para "Classificação Binária" e "Multi-Class"- Na terminologia do aprendizado de máquina, um problema de classificação é aquele em que, dada uma lista de valores discretos como possíveis resultados de previsão (conhecidos como classes-alvo), o objetivo do o modelo é determinar qual classe alvo um determinado ponto de dados pode pertencer ...
