Wolfram 语言

对音频数据集进行分类

利用所有高级机器学习函数中的自动特征提取功能,可以轻松创建强大的音频分类器。下面的例子自动对 Environmental Sound Classification (ESC-50) 的标准数据集进行分类。

下载数据集。

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导入元数据。该数据集是 2000 个环境录音的标记数据集合。这些文件都是时长为五秒钟的录音,分成 50 个语义类。

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查看元数据中的样本。

将数据集划分为训练子集和测试子集。

Classify 在训练数据上训练 ClassifierFunction。根据输入数据自动选择所有预处理、特征提取和分类算法。

计算测试数据的准确性并绘制混淆矩阵。尽管没有用户的输入数据,但分类准确度超过 90%。

相关范例

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