PyAudioAnalysis：Python音频分析工具包——特征提取、分类、分割及应用-ITADN社区

PyAudioAnalysis：Python音频分析工具包——特征提取、分类、分割及应用

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PyAudioAnalysis是一款功能强大的Python库，专门用于音频信号处理。它支持特征提取、分类和分割等操作，并提供丰富的应用场景，如语音识别和音乐信息检索。 pyAudioAnalysis 是一个用于音频特征提取、分类、分段及应用的 Python 库。该文档提供了基本的信息概述；更多详情请参阅完整版 Wiki。近期更新： - 2020年9月12日：发布了一篇关于音频特征提取、分类和分段理论与实践的文章。 - 2019年11月19日：对库进行了主要重构，请在文档中报告任何发现的问题或不一致之处。 - 2018年8月12日：pyAudioAnalysis 已成功移植到 Python 3。概览： pyAudioAnalysis 库涵盖了广泛的音频分析任务。

PyAudioAnalysis：Python的音频分析工具库

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简介：PyAudioAnalysis 是一个专为 Python 设计的强大音频分析工具库，支持音频信号处理、特征提取及分类应用，广泛用于语音识别与音乐信息检索等领域。 pyAudioAnalysis 是一个用于音频分析的 Python 库，涵盖了从特征提取到分类、分段等一系列任务。通过使用 pyAudioAnalysis，您可以： - 提取各种音频特性与表示形式（如 MFCC、频谱图及色谱图）； - 对音频片段进行分类器训练、参数调整和评估； - 分类未知声音信号； - 检测特定的音频事件，并从长时间录音中剔除静音段落。 - 执行监督性细分。

图像分割及特征提取

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图像分割及特征提取是计算机视觉领域中的关键技术，涉及将图像划分为具有相似性质的区域，并从这些区域中抽取有意义的信息以进行进一步分析。这段文字是对数字图像处理的一个简单的了解性认识，非常有用。

基于MATLAB的树叶图像特征分类与识别（含图像分析、分割、特征提取及分类识别）.rar

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本资源提供了一种利用MATLAB进行树叶图像处理的方法，涵盖图像分析、分割、特征提取和分类识别等步骤。适用于科研和学习用途。基于MATLAB实现的树叶图像特征分类识别项目包含了一系列的功能模块：图像分析处理、分割、特征提取以及分类识别。该项目以.rar格式打包提供下载。

UrbanSound8K音频分类：利用CNN及LIBROSA提取的特征对音频样本进行...

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本项目基于UrbanSound8K数据集，运用卷积神经网络（CNN）和Librosa库提取音频特征，旨在提升城市环境声音的分类精度。该数据集包含8732个标记的声音片段（每个不超过4秒），这些声音来自10个不同的城市类别：空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、钻探噪音、引擎怠速声、枪响声、手持电钻声、警笛声和街头音乐。这些分类依据的是城市声音的分类标准。关于数据集及其编译的具体细节，请参阅相关论文。所有音频片段均来自现场录音，并已预先组织成十份（分别命名为fold1到fold10），以便于复制并比较自动分类结果中的报告信息。除了音频文件外，还提供了一个CSV文件，其中包含了每个声音段的元数据。从音频文件中提取特征有三种基本方法：a）利用音频文件的mffcs数据；b）通过生成频谱图图像，并将其转换为可用于分析的数据点（就像处理图片一样），使用Librosa库中的mel_spectogram函数可以轻松实现这一过程。c）结合以上两种方式，构建更加全面的功能集以进行深入研究和分类工作。

iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析

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简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。

VideoFeatExtractor：视频分析任务中的视频特征提取工具

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VideoFeatExtractor是一款专为视频分析设计的高效工具，能够精准提取各类视频特征，广泛应用于行为识别、场景理解等领域。该存储库包含一系列视频功能提取脚本的集合。这些功能使用OpenPose、PoTion和动态图像网络进行预处理。参考文献如下： [1] OpenPose：利用部件相似性字段实现多人2D姿态实时估计，作者Cao等。 [3] PoTion：用于动作识别的姿态运动表示方法，作者Choutas等。

LBP.zip_LBP MATLAB_LBP特征分类与提取_lbp_lbp 分类

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本资源提供了一套基于MATLAB实现的局部二值模式(LBP)算法代码，涵盖LBP特征的高效提取及分类应用。适用于图像处理、人脸识别等领域研究。本代码包含特征提取和分类的整个流程，可以直接在平台上运行。

脑电信号的分析及特征提取-脑电信号的分析及特征提取

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本研究聚焦于脑电信号的深入分析与关键特征提取技术，旨在通过有效的信号处理方法揭示大脑活动模式，为神经科学和临床应用提供重要数据支持。脑电信号分析与特征提取指导教师: 童基均老师学生: 叶建伟班级: 03电子（2）班浙江理工大学信息电子学院 2007.1.17

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