Методи виділення та аналізу ознак звукового сигналу

Аудіосигнали містять цінну інформацію, яку можна витягнути та проаналізувати, щоб отримати розуміння основного вмісту. У контексті обробки аудіовізуальних сигналів і обробки аудіосигналів для ефективної інтерпретації та обробки аудіосигналів використовуються різні методи вилучення й аналізу ознак. У цій статті досліджуються популярні методи вилучення та аналізу характеристик аудіосигналів, зокрема аналіз у часовій області, частотній області та спектральний аналіз.

Аналіз у часовій області

Одним із основних методів виділення ознак звукового сигналу є аналіз у часовій області. Цей підхід передбачає дослідження змін амплітуди звукового сигналу з часом. Загальні характеристики часової області включають амплітуду, енергію, швидкість перетину нуля та статистичні показники, такі як середнє та стандартне відхилення. Ці функції дають змогу зрозуміти часові характеристики аудіосигналу та широко використовуються в таких програмах, як розпізнавання мовлення, класифікація звуку та виявлення подій.

Аналіз частотної області

Ще один важливий метод виділення ознак аудіосигналу – аналіз частотної області. Ця техніка передбачає перетворення звукового сигналу з часової області в частотну за допомогою таких методів, як перетворення Фур’є. У частотній області такі характеристики, як спектральна щільність потужності, спектральний центроїд і спектральний потік, можуть бути виділені для характеристики частотного вмісту аудіосигналу. Аналіз у частотній області є цінним для таких завдань, як визначення відбитків аудіо, класифікація музичних жанрів і обробка звукових ефектів.

Спектральний аналіз

Спектральний аналіз — це більш просунутий метод для вилучення ознак із аудіосигналів, що охоплює інформацію про час і частоту. Для спектрального аналізу зазвичай використовуються такі методи, як короткочасне перетворення Фур’є (STFT) і кепстральні коефіцієнти Mel-Frequency (MFCC). STFT забезпечує змінне у часі представлення частотного вмісту аудіосигналу, тоді як MFCC захоплює спектральну огинаючу сигналу, імітуючи людське слухове сприйняття. Спектральний аналіз має вирішальне значення для таких програм, як розпізнавання мовлення, діарізація мовців і аналіз аудіосцени.

Злиття та вибір функцій

Після виділення ознак із аудіосигналів за допомогою вищезгаданих методів застосовуються методи об’єднання ознак і відбору, щоб об’єднати або вибрати найбільш релевантні характеристики для подальшого аналізу. Такі методи, як аналіз головних компонентів (PCA), лінійний дискримінантний аналіз (LDA) і алгоритми вибору ознак, як-от взаємна інформація, використовуються для зменшення розмірності та підвищення дискримінаційної сили виділених ознак.

Висновок

Методи виділення та аналізу характеристик аудіосигналу відіграють важливу роль у обробці аудіовізуальних сигналів і обробці аудіосигналів. Використовуючи такі методи, як часовий, частотний і спектральний аналізи, можна отримати цінну інформацію з аудіосигналів, що дозволяє використовувати широкий спектр програм, включаючи розпізнавання мовлення, аналіз музики та обробку звуку навколишнього середовища.