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我正在从事一个项目，该项目必须识别频率不同的波形文件之间的相似模式。
例如，人类的语音频率彼此不同。如果我要识别人类是否在哭泣，大喊大笑的声音，无论频率如何，哭声之间都应该有一种模式。

所以我正在寻找一种可以识别这些元素的算法。

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你可以先看看神经网络。这些类型的程序通常可以很好地处理数据中的某些不一致。Neuroph Studio为您提供了一种快速且相对简单的方法来构建您的神经网络。

您所需要的只是一组数据，其中包含您想要匹配的任何内容。您可以使用大约 70% 的数据让您的神经网络学习对数据进行聚类，然后使用剩余的 30% 来测试您的神经网络。

神经网络的主要问题是您需要找到一种将数据编码为输入向量的方法。一旦你这样做了，神经网络应该尝试并学会自己找到差异。

于 2012-07-10T07:45:17.723 回答
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对于基于图像的识别，主成分分析和它的兄弟姐妹，如内核 PCA 或线性判别分析是正确的。PCA 是一种适用于任何类型数据的算法，所以我认为也适用于声音。

我会将 wav 转换为 int-Vectors 并在其上运行 PCA 以提取特征。

JMathTools非常适合...

这个我也发现...

希望我能帮到你...

于 2012-07-10T07:44:04.900 回答