Приложение, которое позволяет вам находить все важные части ваших голосовых записей, такие как настроения, сущности и теги, одним щелчком мыши. Многие из нас сталкивались с аккуратной задачей анализа записи голоса, когда вам нужно было прослушать весь звук, чтобы выделить наиболее важные части. Ручная обработка может быть очень неэффективной по времени. Простого прослушивания от начала до конца часто бывает недостаточно. Вам придется удвоить или даже утроить это время, так как..

Проанализировав инструментальный аудиоконтент, Lim Xi Chen Terry изучил различные модели и методы классификации аудиоклипов на основе эмоциональной реакции, которую они вызывали у слушателей. Кроме того, для повышения производительности классификатора был изучен звук, сгенерированный искусственным интеллектом. Его наставником был Дэниел Ли, главный инженер (информация) Агентства оборонной науки и технологий. Этот пост является производной, сокращенной версией исходного отчета Терри...

Проект Capstone — это последнее препятствие на пути к получению диплома General Assembly DSI. У нас была свобода выбора практически любой темы, которую мы хотели, поэтому это было немного ошеломляюще, учитывая широту областей для изучения в Data Science. Имея опыт работы в области физики, я знал, что хочу использовать некоторые из своих предыдущих знаний. Я всегда был очарован физикой звука (я занимался своим старшим исследовательским проектом по эхолокации и летучим мышам), и,..

Представление аудиосигнала Во-первых, давайте попробуем понять, как представлен звуковой сигнал. Аудиосигнал состоит из различных синусоидальных составляющих, которые математически можно представить следующим образом: где x(t): сигнал, r(t): амплитуда и Theta(t): фаза синусоидальной составляющей сигнала. Амплитудно-временное представление звукового сигнала можно проиллюстрировать следующим образом: Характеристики спектрограммы звукового сигнала Это визуальное..