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TorchVGGish：Google Research VGGish模型的PyTorch版本，用于音频特征提取

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简介：
TorchVGGish是Google Research开发的VGGish模型的PyTorch版实现，专门用于从音频数据中高效提取高级别特征向量。 VGGish 是一个与 torch 兼容的音频分类模型前端功能端口。权重直接从 tensorflow 模型移植过来，因此使用 torchvggish 创建的嵌入将保持一致。 用法如下： ```python import torch model = torch.hub.load(harritaylor/torchvggish, vggish) model.eval() # 下载一个示例音频文件 url = http://soundbible.com/grab.php?id=1698&type=wav filename = bus_chatter.wav try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename) except: pass # 处理异常情况 ```

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  • TorchVGGish：Google Research VGGish模型的PyTorch版本，用于音频特征提取
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    TorchVGGish是Google Research开发的VGGish模型的PyTorch版实现，专门用于从音频数据中高效提取高级别特征向量。 VGGish 是一个与 torch 兼容的音频分类模型前端功能端口。权重直接从 tensorflow 模型移植过来，因此使用 torchvggish 创建的嵌入将保持一致。 用法如下： ```python import torch model = torch.hub.load(harritaylor/torchvggish, vggish) model.eval() # 下载一个示例音频文件 url = http://soundbible.com/grab.php?id=1698&type=wav filename = bus_chatter.wav try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename) except: pass # 处理异常情况 ```
     
  • MFCC.tar.gz_MFCC_MFCC特征提取_audio feature_音频特征提取_mfcc提取
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    简介：本资源包提供MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取代码和文档，适用于音频处理与分析。包含从原始音频信号中抽取MFCC特征的工具和方法。 MFCC（梅尔频率倒谱系数）是音频处理领域常用的一种特征提取方法，在语音识别、情感分析及音频分类等领域发挥着核心作用。它能够将原始的音频信号转换成一组参数，便于计算机理解和进一步处理。 在MATLAB中实现MFCC通常包括以下步骤： 1. **预加重**：通过应用一阶滤波器（例如，预加重系数为0.97的一阶IIR滤波器）增强高频成分。这种操作模拟了人类听觉系统对高频声音的敏感度。 2. **分帧**：将连续音频信号分割成一系列短时窗口（如每段20毫秒），并设置重叠时间（例如，10毫秒），以便分析局部特性。 3. **窗函数应用**：在每个帧上使用窗函数（比如汉明窗或海明窗）来减少帧间干扰，并使信号边缘更加平滑。 4. **傅里叶变换**：对每段音频数据执行快速傅立叶变换（FFT），将时间域的信号转换为频率域表示。 5. **梅尔滤波器组应用**：在频谱上施加一组梅尔滤波器，通常有20到40个。这些过滤器模仿人类听觉系统对不同声音频率感知的不同密度。 6. **取对数运算**：将通过梅尔滤波器得到的输出值进行对数处理，以模拟人耳对于响度非线性的感知方式。 7. **倒谱计算**：使用离散余弦变换（DCT）来提取能量的主要部分，并保留前13至26个系数。这一步有助于去除高频噪声。 8. **动态特征分析**：为了捕捉信号随时间的变化，还可以计算MFCC系数的差分和双差分值。 在提供的资料包中可能包含： - MATLAB代码文件（如.m文件）用于实现MFCC提取过程。 - 实验音频数据集供测试使用，这些样本涵盖了不同语言、情感及环境噪声等多种情况。 通过以上资源的学习与实践，您可以深入了解并掌握MFCC的提取流程及其重要性。此外，该基础知识同样适用于其他类型的音频处理任务，例如语音识别系统开发或音乐分类等。在机器学习和深度学习模型中使用时，这些特征经常作为输入数据来训练实现特定目标的任务模型。
     
  • 使用PyTorch提取VGG模型中的特征图示例
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    本示例展示了如何利用Python深度学习库PyTorch从预训练的VGG模型中抽取特定层的特征图，适用于计算机视觉任务如图像分类、目标检测等。 今天为大家分享一篇关于如何在Pytorch中抽取Vgg网络层的Feature Map的文章，具有一定的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟着文章学习吧。
     
  • 基于MATLAB的音频特征提取方法
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    本研究探讨了一种利用MATLAB软件进行音频信号处理的方法，专注于开发高效的音频特征提取技术。通过该方法可以有效分析音乐和语音数据中的关键特性，为音频内容识别、分类及检索提供了强有力的技术支持。 利用MATLAB实现了音频特征的提取，主要包括过零率、短时能量和包络等。
     
  • Python音频特征提取实例
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    本实例深入讲解如何使用Python进行音频文件特征提取，涵盖信号处理、频谱分析等技术，适用于初学者及进阶用户。 Python音频特征提取示例包括以下方法：bark、gamma、linear、mel、bfcc、gfcc、lfcc、lpc、mfcc、msrcc、ngcc、pncc、psrcc 和 rplp。
     
  • 在MATLAB中提取音频特征
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    本文介绍如何使用MATLAB工具箱来处理和分析音频信号，详细讲解了从音频文件中读取数据、预处理以及计算多种音频特征的方法。 在音频处理领域，提取特征是至关重要的步骤，它有助于我们理解和分析音频信号。在这个MATLAB项目中，我们专注于使用特定的算法从音频中提取关键特征，包括短时过零率（ZCR）和短时能量（STE）。这些特征在语音识别、音乐分类、情感分析等多种应用中有广泛应用。 让我们详细了解这两个主要的特征： 1. **短时过零率（Zero-Crossing Rate, ZCR）**：ZCR是衡量音频信号中幅度变化频率的一个指标，即信号从正变负或从负变正的次数。它反映了信号的突变程度。在语音识别中，ZCR可以帮助区分不同的元音和辅音，因为它们的过零率不同。在MATLAB中，可以计算每个小帧音频的ZCR以得到一个反映声音变化情况的数据向量。 2. **短时能量（Short-Time Energy, STE）**：STE是测量音频信号在一个较短时间内总的能量值。它反映了信号强度或响度的大小。高能量通常对应于大声或者复杂的音频段，而低能量可能表示静默或轻声细语的情况。在MATLAB中，计算每个小帧信号的短时能量一般通过取平方并求和的方式完成。 项目中的其他文件可能会包含以下功能： - `computeFeaturesDirectory.m`：这是一个主函数，用于遍历指定目录下的所有音频文件，并对每一个文件调用相关代码以提取特征。 - `statistic.m`：可能包含了计算统计信息的程序，如平均值、标准差等。这些数据对于理解特征分布和异常情况非常有帮助。 - `computeAllStatistics.m`：这个函数可能整合了全部特征计算的功能，包括ZCR和STE以及其他潜在的重要特性，例如谱熵（Spectral Entropy）、频谱滚降（Spectral RollOff）以及频谱重心（Spectral Centroid）等。 - `myHist.m`：可能是用于可视化特征分布的自定义直方图函数。 - `ShortTimeEnergy.m`、`SpectralEntropy.m`、`SpectralRollOff.m` 和 `SpectralCentroid.m` 分别对应于短时能量计算、谱熵测量、频谱滚降评估以及频谱重心确定的功能模块。这些参数对于音频分析十分重要。 通过上述MATLAB脚本，我们可以系统地提取出有用的音频特征，并为后续的深入分析和应用提供数据基础。例如，可以利用这些特征训练机器学习模型来进行语音识别或者音乐分类等任务；同时也可以用于情绪检测研究中。 此项目提供了处理音频数据并提取重要信息的一个全面框架，对于所有对音频信号感兴趣的人来说都是一个宝贵的资源。
     
  • CNN分类与特征提取：在PyTorch中使用CNN模型
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    本文章介绍了如何利用深度学习框架PyTorch构建和训练卷积神经网络（CNN）模型，进行图像分类及特征提取。文中详细解释了CNN的工作原理及其在图像识别任务中的应用，并提供了实践代码示例。 CNN_classification_feature_extraction 是一个使用 Pytorch 实现的用于分类和特征提取的 CNN 的存储库。它利用了预训练模型来解释其功能，并支持数据并行性和多 GPU，提早停止以及类权重等功能。此外，可以选择加载在 ImageNet 数据集上进行过训练的预训练权重或从头开始使用随机权重进行训练。对于预训练的模型结构来说，在最后一层有1000个节点。此代码将所有模型的最后一层修改为与每个数据集兼容的形式。可以使用的模型包括：resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152,resnext50_32x4d, resnext101_32x8d, wide_resnet50_2, wide_resnet101_2, vgg11, vgg11_bn 和 vgg13。
     
  • 基于PyTorch的特征提取实现，涵盖时域、频域及时频域特征
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    本项目利用PyTorch框架开发了全面的特征提取系统，涉及音频信号处理中的关键领域——时域、频域及时频域，为深度学习模型提供了丰富的特征输入。 对传感器数据进行特征提取。