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搜索资源列表

  1. 音频特征参数MFCC的MATLAB程序

  2. MFCC-MEL域倒谱系数，是基于人耳听觉特性的特征参数，在语音识别、音频分类检索等领域有广泛应用；

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-11-13
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：anqier1009

  1. matlab提取音频特征

  2. 使用matlab编写，提取音频特征值，如短时过零率，短时能量，频谱质心等，程序完事。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-14
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：taotaotao123456

  1. 一种快速鲁棒的广告音频指纹提取方法

  2. 利用音频特征检测电视广告具有处理速度快、准确率高等优点，为此提出一种快速鲁棒的广告音频指纹提取方法。该方法将优化后的频域分为33 个频带，分别计算当前帧相邻2 个子带频域幅值的差异值与前一帧对应的相邻2 个子带频域幅值的差异值，并将2 帧的差异值之和相应设为0 或1，每帧提取32 个0/1 值作为指纹。实验结果表明，该方法在保证快速提取指纹的同时，对常见的音频信号处理具有较强鲁棒性。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2011-12-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wyhyhf

  1. 特征提取及分类源码

  2. 音乐特征提取及分类源码，有qtdesign

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-07-23
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：chen0ming123

  1. 利用MATLAB进行音频特征提取

  2. 利用matlab实现了音频特征的提取，主要有过零率，短时能量，包络等等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zja0722

  1. 数字音频水印算法大全

  2. 数字音频水印算法大全 倒谱音频水印算法 复倒谱水印算法 基于能量比的小波域音频水印算法 基于小波与复倒谱变换的音频数字水印算法 面向公共信息传播的音频水印算法 音频特征提取方法

  3. 所属分类：编解码

  1. 信号去趋势去噪时域频域特征提取

  2. 音频循环导入；预处理：去趋势，去噪；特征提取：时域频域特征

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-19
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qq_38390194

  1. 基于多视觉描述子及音频特征的动态序列人脸表情识别.pdf

  2. 基于多视觉描述子及音频特征的动态序列人脸表情识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于多视觉描述子及音频特征的动态序列人脸表情识别.pdf

  2. 基于多视觉描述子及音频特征的动态序列人脸表情识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于多视觉描述子及音频特征的动态序列人脸表情识别.pdf

  2. 基于多视觉描述子及音频特征的动态序列人脸表情识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 歌声数据集包含标注数据以及音频特征.zip

  2. 中文歌声数据集，标注的label和音频特征。中文歌声数据集，标注的label和音频特征。中文歌声数据集，标注的label和音频特征。

  3. 所属分类：互联网

  1. 音频特征提取的改进及可视化方法的研究.pdf

  2. 音频特征提取的改进及可视化方法的研究 音频特征提取的改进及可视化方法的研究 音频特征提取的改进及可视化方法的研究

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：cookjiang

  1. 基于内容的音频检索系统的前端抗噪技术

  2. 1.引言 　　基于内容的音频检索指通过音频特征分析，对不同音频数据赋以不同语义，使具有相同语义的音频在听觉上保持相似。该技术在许多领域都有极大应用价值。在检索系统中一种常见情形是将安静环境下训练的模型应用于实际有背景噪声的环境。尤其在哼唱输入的情况下，噪声不可避免，因此噪声背景环境中的音频识别技术一直备受关注。本文给出一个将音频增强和音频检索系统相连接的抗噪声音频检索系统，重点分析基于内容的音频检索系统的前端抗噪技术。 　　2  系统平台的建立 　　基于内容的音频检索系统运用多媒体信息处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-05
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：weixin_38597889

  1. surfboard:Novoic的音频特征提取库-源码

  2. 一个用于现代音频特征提取的Python包 有关贡献，引用，许可（包括商业许可）和取得联系的信息，请参阅 。 我们的文档可以在找到。我们的论文可以在找到。 如果您有任何疑问或建议，请加入我们的！ :person_surfing:安装 :person_surfing: 使用pip安装 pip install surfboard 或者， 克隆仓库： git clone https://github.com/novoic/surfboard.git 导航到存储库： cd surfboard 安装pip

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：595kb
    • 提供者：weixin_42146274

  1. 音频检索的潜在主题模型

  2. 潜在主题模型（例如潜在Dirichlet分配（LDA））已设计用于文本处理，并且在音频相关处理的任务中也得到了证明。 LDA背后的主要思想是假设每个文档的单词都来自主题的混合体，每个主题都是词汇表上的多项式分布。 将原始LDA应用于连续数据处理时，首先需要通过矢量量化（VQ）生成字样单元。 这种数据离散化通常会导致信息丢失。 为了克服这种不足，本文介绍了一种新的主​​题模型，即高斯-LDA，用于音频检索。 在提出的模型中，我们考虑了连续发射概率，即高斯分布而不是多项式分布。 这个新的主题模型跳过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：637kb
    • 提供者：weixin_38599545

  1. 一种面向基于内容视频检索的音频场景分割方法

  2. 视频数据中的音频流包含了丰富的语义信息.在基于内容的视频检索中,对音频信息的分析是不可分割的一部分.本文主要讨论基于内容的音频场景分割,分析各种音频特征及提取方法,并在此基础上提出一种新的音频流分割方法,根据六种音频类型(语音、音乐、静音、环境音、纯语音、音乐背景下的语音和环境音背景下的语音)的音频特征对视频数据中的音频流分割音频场景.实验证明该方法是有效的,在保证一定的分割精度的同时,准确率和查全率都得到了较大的提高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：445kb
    • 提供者：weixin_38697123

  1. 音频特征提取-源码

  2. 音频特征提取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：588mb
    • 提供者：weixin_42120550

  1. pyAudioProcessing：音频特征提取和分类-源码

  2. pyAudioProcessing 一个基于Python的库，用于将音频数据处理为特征并构建机器学习模型。 入门 克隆项目并进行设置 git clone gitgithub.com:jsingh811/pyAudioProcessing.git pip install -e . 通过运行获取需求 pip install -r requirements/requirements.txt 选择项 功能选项： 您可以选择mfcc ， gfcc或gfcc,mfcc功能从音频文件中提取。 分类器选项：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42171208

  1. pyAudioAnalysis：Python音频分析库：特征提取，分类，分段和应用-源码

  2. 一个用于音频特征提取，分类，分段和应用程序的Python库 此文档包含常规信息。 单击以获取完整的Wiki。 有关音频数据处理的更通用介绍，请阅读 新闻 [2020-09-12]阅读 ，以了解音频特征提取，分类和分段的理论和实践。 中特刊，截止日期：2020年11月30日 [2019-11-19]主要的lib重构。 请在文档中报告任何问题或不一致之处。 出 python脚本，用于实时记录和分析音频数据 [2018-08-12] pyAudioAnalysis现在已移植到Python 3 一般

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：74mb
    • 提供者：weixin_42128558

  1. deep-audioviz-experiments：深度学习驱动的音频可视化-源码

  2. 深度音频可视化实验 更新：我们的论文已经发表在Springer的Multimedia Tools and Applications中。 阅读 按照惯例，音频可视化是使用“数字信号处理”中的技术创建的。 该方法限于手动设计音频功能的能力。 我们通过在有监督和无监督学习设置中使用卷积深度神经网络体系结构来解决此问题，以从歌曲中提取特征，并探索几种将提取的音频特征映射到用于驱动音频可视化的视觉参数的技术。 我们已经证明了使用自动编码器生成与音乐动态且同步的可视化效果，并进一步探索了用于提高可视化效果质

  3. 所属分类：其它

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