文档名：Python在声音特征提取与分类中的实现方法研究
摘要：设计基于Python的声音特征提取与分类方法,以ESC-50数据集为基础,结合Librosa和TensorFlow库实现了声音信号的分析和处理.首先,介绍声音分析的总体架构,包括数据预处理、特征提取、模型构建和评估等关键步骤.其次,详细探讨基于Librosa的声音特征提取方法,特别是梅尔频率倒谱系数(MelFrequencyCepstralCoefficients,MFCC)的实现原理和基于TensorFlow的分类方法,如支持向量机的使用.最后,通过实验验证了所提方法的有效性,评估了分类器的准确率、精确率及召回率等性能指标.实验表明,基于Python的声音特征提取与分类方法表现出良好的性能,为声音信号处理领域的研究和应用提供了重要的参考和支持.
Abstract：DesignamethodofsoundfeatureextractionandclassificationbasedonPython,basedonESC-50dataset,theanalysisandprocessingofsoundsignalsarerealizedbycombiningLibrosaandTensorFlowlibrary.Firstly,theoverallframeworkofsoundanalysisisintroduced,includingkeystepssuchasdatapreprocessing,featureextraction,modelconstructionandevaluation.Secondly,thevoicefeatureextractionmethodbasedonLibrosaisdiscussedindetail,especiallytheimplementationprincipleofMelFrequencyCepstralCoefficients(MFCC)andtheclassificationmethodbasedonTensorFlow,suchastheuseofsupportvectormachine.Finally,theeffectivenessoftheproposedmethodisverifiedbyexperiments,andtheperformanceindexessuchasaccuracy,precisionandrecalloftheclassifierareevaluated.ExperimentsshowthatthemethodofsoundfeatureextractionandclassificationbasedonPythonshowsgoodperformance,whichprovidesimportantreferenceandsupportfortheresearchandapplicationofsoundsignalprocessing.
作者：吕丹璇 吕家威Author：LYUDanxuan LYUJiawei
作者单位：河南测绘职业学院,河南郑州450000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(4)
分类号：TN912.34
关键词：特征提取 声音分类 Python Librosa库
Keywords：featureextraction soundclassification Python Librosalibrary
机标分类号：TP391TN912.34TP181
在线出版日期：2024年7月3日
基金项目：Python在声音特征提取与分类中的实现方法研究[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(4)吕丹璇 吕家威设计基于Python的声音特征提取与分类方法,以ESC-50数据集为基础,结合Librosa和TensorFlow库实现了声音信号的分析和处理.首先,介绍声音分析的总体架构,包括数据预处理、特征提取、模型构建和评估等关键步骤.其次,详细探讨...参考文献和引证文献
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