Einen Audiodatensatz klassifizieren
Die Erstellung eines leistungsstarken Audio-Klassifikators wird durch die automatisierte Merkmalsextraktion, die in allen maschinellen High-Level-Lernfunktionen enthalten ist, erleichtert. Dieses Beispiel klassifiziert automatisch einen Standarddatensatz für die Klassifizierung von Umweltgeräuschen (Environmental Sound Classification , ESC-50).
Laden Sie den Datensatz herunter.
Importieren Sie die Metadaten. Der Datensatz ist eine beschriftete Sammlung von 2000 Umweltaudioaufnahmen. Die Dateien sind fünfsekündige Aufzeichnungen, die in 50 semantische Klassen unterteilt sind.
Überprüfen Sie ein Beispiel aus den Metadaten.
Unterteilen Sie den Datensatz in einen Trainings- und Testteil.
Trainieren Sie eine ClassifierFunction auf die Trainingsdaten mit Classify. Die gesamte Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und der Klassifizierungsalgorithmus werden automatisch entsprechend der Eingangsdaten ausgewählt.
Berechnen Sie die Genauigkeit der Testdaten und visualisieren Sie die Konfusionsmatrix. Trotz fehlender expliziter Benutzereingaben liegt die Klassifizierungsgenauigkeit bei über 90 %.
