聲音識別系統(tǒng)是根據(jù)什么原理制成的？像大多數(shù)識別問題一樣，音頻識別分為幾個(gè)步驟:1.特征提取2。索引數(shù)據(jù)庫3。搜索和模糊匹配4。識別結(jié)果的拼接特征提取算法很多，基于FFT的頻域信息比較簡單，值得進(jìn)一步研

聲音識別系統(tǒng)是根據(jù)什么原理制成的？

像大多數(shù)識別問題一樣，音頻識別分為幾個(gè)步驟:

1.特征提取2。索引數(shù)據(jù)庫3。搜索和模糊匹配4。識別結(jié)果的拼接特征提取算法很多，基于FFT的頻域信息比較簡單，值得進(jìn)一步研究。頻域信號提取出來后，因?yàn)轭l帶太多，一般需要合并成幾個(gè)大的頻帶。

比如飛利浦 算法是合并成32個(gè)頻段。我之前做的系統(tǒng)是合并成6個(gè)頻段，Shazam s是4個(gè)頻帶。特征的好壞直接影響識別效果，需要反復(fù)優(yōu)化。

特征提取出來后，需要建立一個(gè)索引庫來存儲所有的特征，每個(gè)特征要對應(yīng)一部分實(shí)際內(nèi)容。

事實(shí)上，索引數(shù)據(jù)庫往往非常大，因此通常不使用普通的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。我用了redis和python dict。因?yàn)椴樵兲l繁，盡量不要上網(wǎng)。我之前做了一個(gè)系統(tǒng)，一個(gè)24小時(shí)的音頻，數(shù)據(jù)庫上的特征查詢次數(shù)是幾十億到幾百億。上網(wǎng)是不可想象的。

搜索過程就麻煩多了，因?yàn)槭嵌嗝襟w數(shù)據(jù)。

具體來說，需要設(shè)計(jì)一種模糊匹配方法。很多因素都會導(dǎo)致提取的特征與原始特征之間產(chǎn)生誤差，所以需要想辦法減小誤差對結(jié)果的影響。

比如FFT分段的過程會引入高頻噪聲，50Hz的工頻也會引入噪聲，所以我取FFT頻段一般選擇64~3300Hz的范圍。

在模糊匹配方面，可以使特征中的每一個(gè)值/-1，然后生成很多子特征在索引數(shù)據(jù)庫中查詢。

上面的識別結(jié)果只是一些點(diǎn)，也就是說這個(gè)點(diǎn)匹配了一些結(jié)果，往往會有很多結(jié)果。

這時(shí)候就要把點(diǎn)連成段才是有意義的結(jié)果。

例如，如果你認(rèn)識三個(gè)單詞，中間的那個(gè)可以 你聽不見我嗎？你#34，并且索引數(shù)據(jù)庫已經(jīng)包含句子#34我愛你#34。那么從這些應(yīng)該可以推斷出，有一定的概率結(jié)果與索引數(shù)據(jù)庫中的結(jié)果相同。

實(shí)際建立概率模型也是一個(gè)巨大的麻煩。中間跳過的不明點(diǎn)數(shù)量也是經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

比如我試了一個(gè)點(diǎn)1/8秒，跳過六個(gè)點(diǎn)會產(chǎn)生很多誤識別，但是跳過兩個(gè)點(diǎn)會比不跳的識別率高很多。

我在過去的兩年里設(shè)計(jì)了一個(gè)音頻識別系統(tǒng)，包括上面所有的組件，用來識別電視節(jié)目中的廣告。

在高峰期，索引庫中大約有1000小時(shí)的音頻。正確識別率在95%-98%之間波動，錯(cuò)誤識別率在2%-3%之間波動。

輸入24小時(shí)音頻的識別時(shí)間約為5~10分鐘。

數(shù)據(jù)分析方法有哪些？

想更好的了解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別，去哪里找數(shù)據(jù)，可以用什么技術(shù)處理數(shù)據(jù)？

這些在處理數(shù)據(jù)時(shí)是必要的。邁出第一步，所以這是一個(gè)很好的起點(diǎn)，尤其是如果你正在考慮從事數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)！

"數(shù)據(jù)與信息是一個(gè)寬泛的術(shù)語，可以指 "原始事實(shí)和證據(jù)， "處理過的數(shù)據(jù)和or "信息與廣告。為了確保我們在同一頁上，讓 讓我們在進(jìn)入細(xì)節(jié)之前把它們分開。

我們收集原始數(shù)據(jù)，然后對其進(jìn)行處理以獲得有意義的信息。

嗯，它 分開它們很容易！

現(xiàn)在，讓我們 讓我們進(jìn)入細(xì)節(jié)吧！