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2.32 男女声音识别实战:音频特征提取与分类模型构建完整案例

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张小明

前端开发工程师

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2.32 男女声音识别实战:音频特征提取与分类模型构建完整案例

2.32 男女声音识别实战:音频特征提取与分类模型构建完整案例

引言

本文通过男女声音识别案例,演示如何从音频数据中提取特征,构建分类模型。这是音频分析的基础应用,涉及特征工程、模型训练等完整流程。

一、音频特征提取

1.1 常用特征

# 音频特征提取defaudio_feature_extraction():""" 音频特征提取 """print("="*60)print("音频特征提取")print("="*60)features={'时域特征':['均值、方差、标准差','过零率','能量','短时能量'],'频域特征':['MFCC(梅尔频率倒谱系数)','频谱质心','频谱滚降','频谱带宽'],'其他特征':['基频(F0)','共振峰','音调']}forfeature_type,feature_listinfeatures.items():print(f"\\n{feature_type}:")forfeatureinfeature_list:print(f" -{feature}")returnfeatures audio_feature_extraction()

1.2 MFCC特征提取

# MFCC特征提取try:
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