Вопрос или проблема
Если бы у меня было 1000 аудиофайлов, где три человека независимо говорят название животного одновременно, может быть 9 независимых меток животных. Какие характеристики я должен выбрать из аудиофайла, и как мне их нормализовать, чтобы создать наиболее точную SVM для классификации аудиофайлов? Для справки, я делаю этот проект на Python, поэтому конкретные примеры кода и библиотеки были бы очень полезны. Спасибо! -Джо
может быть 9 независимых меток животных.
Предполагаем, что три говорящих делают равномерные выборки
из {опоссум, муравьед, дрофа} или что-то подобное
урне.
В этом случае подсчет слогов (3) будет неинформативным,
но для другой лексики мы можем увидеть разные результаты.
Простые техники могут изолировать этих трех животных друг от друга.
Для менее ограниченного входного словаря окна 50 мс или 20 мс
MFCC
будут довольно типичной характеристикой для обучения.
Найдите предобученную модель,
чтобы настроить ее, или обучите с нуля.
Ответ или решение
Использование SVM для классификации звуковых данных: Пошаговое руководство
Введение
Классификация аудиофайлов с помощью машинного обучения становится всё более актуальной задачей в современной информатике, и метод опорных векторов (SVM) предлагает мощные инструменты для решения этой проблемы. Ваша задача заключается в классификации звуковых файлов, содержащих голоса трёх людей, которые одновременно произносят названия девяти различных животных. В данной статье мы рассмотрим, какие признаки следует выбирать и как их нормализовать для успешного обучения модели SVM.
1. Выбор признаков (Features)
Для классификации аудиофайлов наиболее подходящими признаками являются акустические характеристики, которые можно извлечь из звуковых сигналов. Рекомендуются следующие подходы:
1.1. Мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC)
MFCC являются одними из самых широко используемых признаков для обработки аудиосигналов. Они хорошо отражают خصائص аудиофайлов, так как учитывают человеческое восприятие звука.
Пример кода для извлечения MFCC:
import librosa
import numpy as np
# Загрузка аудиофайла
y, sr = librosa.load('your_audio_file.wav', sr=None)
# Извлечение MFCC
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
# Средние значения MFCC по временной оси
mfccs_mean = np.mean(mfccs, axis=1)
print(mfccs_mean)1.2. Хрома, Звук и Спектрограмма
Также следует рассмотреть использование других акустических признаков, таких как:
- Хрома-фичи: отражают распределение энергии в частотах.
- Спектрограмма: визуальное представление амплитуды сигнала в зависимости от времени и частоты.
# Извлечение хрома-фич
chroma = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
chroma_mean = np.mean(chroma, axis=1)
# Извлечение спектрограммы
spectrogram = np.abs(librosa.stft(y))
spectrogram_mean = np.mean(spectrogram, axis=1)2. Нормализация данных
Перед обучением модели SVM нужно нормализовать признаки, чтобы они имели одинаковый вес в процессе обучения. Общепринятые методы нормализации:
- Стандартизация: вычитание среднего и деление на стандартное отклонение.
- Минимакс-скалирование: преобразование значений в диапазон [0, 1].
Пример кода для стандартизации:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Объединяем признаки
features = np.concatenate([mfccs_mean, chroma_mean, spectrogram_mean])
features = features.reshape(1, -1) # Преобразуем в нужный формат
# Нормализация
scaler = StandardScaler()
features_scaled = scaler.fit_transform(features)
print(features_scaled)3. Обучение модели SVM
После извлечения и нормализации признаков следующим шагом является обучение модели SVM.
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Подготовка данных и меток (labels)
X = np.array([features_scaled]) # Все ваши признаки
y = np.array(["label1", "label2"]) # Метки классов
# Разделение на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Обучение модели SVM
model = svm.SVC(kernel='linear') # Используйте 'linear', 'rbf' и т.д. в зависимости от данных
model.fit(X_train, y_train)
# Оценка модели
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")Заключение
Использование SVM для классификации аудиоданных требует тщательной подготовки данных и выбора подходящих признаков. Извлечение Мел-частотных кепстральных коэффициентов (MFCC) и их нормализация помогут создать качественную модель. Рекомендуется проводить дальнейшие эксперименты с другими признаками и параметрами модели для повышения точности классификации.
Если у вас есть вопросы или вам требуется дополнительная помощь в реализации, не стесняйтесь обращаться за поддержкой!