音频特征提取1相信大家都听说过这样一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是尽可能逼近这个上限。特征工程做得越好，模型各项性能越好。
对于结构化数据，特征工程主要包括特征处理（缺失值处理、异常值处理、无量纲化等）和特征选择（相关分析、降维等）。
对于音频这种非结构化的数据的特征提取也有对应的一些常规的操作。音频分类常用的特征参数有短时能量、过零率、梅尔倒谱系数、信号频谱、线性预测系数
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2023-10-10 06:57:54
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# 音频特征提取在 Python 中的应用
音频特征提取是数字信号处理的一部分，涉及从音频信号中提取重要的信息，这些信息可以用于音频分析、语音识别、音乐推荐等多个领域。在机器学习和深度学习的背景下，量化音频信息的特征是构建有效模型的基础。本文将通过 Python 的一些库来演示音频特征提取的基本步骤。
## 1. 音频特征简介
在音频处理中，常见的特征包括：
| 特征类型
]
光谱衰减：
它是信号形状的度量。librosa.feature.spectral_rolloff计算信号中每帧的滚降系数：
In [16]:#计算光谱衰减：
spectral_rolloff = librosa.feature.spectral_rolloff(x+0.01, sr=sr)[0]
plt.figure(figsize=(14,5))
librosa.display.wavepl
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2023-10-10 22:12:27
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音频特征提取——librosa工具包使用 - 桂。 - 博客园 https://www..com/xingshansi/p/6816308.html 采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期
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2018-04-08 17:23:00
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概述语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。MP3文件转化为WAV文件录制音频文件的软件大多数都是以mp3格式输出的，但mp3格式文件对语音的压缩比例较
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2023-07-20 23:11:31
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1986年出版的《音乐心理学》一书中说到“人类和音乐遵循共同的规律”。研究发现，人类大脑的生理信号具有带直线区域的线性规律，在生理上具有普遍性，产生公式：S（f） 1 / f ɑ。二十世纪八十年代，有专家研究巴赫《第一勃兰登堡协奏曲》的音乐信号时发现，音乐信号的功率谱与人类大脑生理信号的功率谱相似，符合1/f信号公式。还发现，音乐信号α越靠近数值1越好听，从科学上找到一个近似参数来判定音乐的悦耳
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2024-05-29 07:30:50
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语音信号为从声道输入的速度波（输入信号），与声道形状（系统）卷积得到的声压波。语音信号的特征参数的提取正是对语音信号进行时域和频域的处理分离出声道形状（系统）的过程。声道形状（系统）也正是无论任何语音信号，只要每个字母或数字相同（它的发音就相同），它就在一定程度上相同的特征参量（频域共振峰（震荡的顶点）的包络）。过程称为倒谱分析：（频域时对信号进行取对数处理）时域：卷积性；->fft频域：乘
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2023-07-05 21:47:14
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文档 这东西真好,提取特征是件挺麻烦的事情，预加重、分帧、加窗 … 不得不感叹py是真舒服。 相比python_speech_features的文档,librosa似乎更舒适代码 “你好”的频谱import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
from python_speech_features import *
import nump
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2023-08-21 10:23:46
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概述语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。MP3文件转化为WAV文件录制音频文件的软件大多数都是以mp3格式输出的，但mp3格式文件对语音
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2023-06-29 22:59:59
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# 音频特征提取：MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）的实现
在现代音频处理和机器学习中，MFCC（梅尔频率倒谱系数）是非常重要的特征提取方法。它在语音识别、音乐分类和情感分析等多个领域被广泛应用。本文将带你一步步实现MFCC音频特征提取的Python代码。
## 流程概览
下面是实现MFCC音频特征提取的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
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2024-06-06 21:43:12
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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# 提取音频特征之MFCC
## 介绍
在音频处理中，Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，简称MFCC）是一种常用的特征提取方法。MFCC能有效地捕捉音频信号的频谱特征，并且在语音识别、音频分类等领域有着广泛的应用。
## MFCC原理
MFCC的提取过程主要包括以下几个步骤：
1. 预加重：对音频信号进行预加重处理，以减少信号中的
原创
2024-03-04 03:47:59
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学习主题：语音信号处理及特征提取1. 数字信号处理基础1.1 数字信号处理基础1.2 频率混叠1.3 奈奎斯特采样定理1.4 离散傅里叶变换（DFT1.5 DFT的性质2. 常用特征提取流程step1：预加重step2：加窗分帧step3：傅里叶变换step4：梅尔滤波器组和对数操作step5：动态特征计算step6:能量计算3. 实践3.1 实验代码3.2 实验结果3.3 实验分析： 1. 数
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2023-08-28 09:24:02
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什么是特征提取呢？ 1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为
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2024-01-05 16:10:58
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titching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）
OpenCV中Stitching模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。由于OpenCV发展到了3.X以后，Stitching模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代
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2024-06-07 09:12:27
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HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
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2023-10-16 18:29:00
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4.1 Feature Extractorclass radiomics.featureextractor.RadiomicsFeaturesExtractor(*args, **kwargs)特征抽取器是一个封装的类，用于计算影像组学特征。大量设置可用于个性化特征抽取，包括：需要抽取的特征类别及其对应特征；需要使用的图像类别（原始图像/或衍生图像）；需要进行什么样的预处理
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2023-10-11 10:03:00
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经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
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2023-10-05 21:29:01
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（1）词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：标记（tokenizing）文本以及为每一个可能的标记（toke
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2024-01-15 02:07:13
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