DeepSpectrum：基于Python的音频特征提取工具

DeepSpectrum：基于Python的音频特征提取工具

DeepSpectrum 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpectrum

1. 项目基础介绍

DeepSpectrum 是一个开源的 Python 工具包，主要用于从音频数据中提取特征。它通过先将音频数据转换为视觉表示（如频谱图或色度图），然后再将这些视觉表示输入到预训练的图像卷积神经网络（CNN）中，从而得到最终的特性向量。该项目由 Shahin Amiriparian、Maurice Gerczuk、Sandra Ottl 和 Björn Schuller 等人于 2017-2020 年共同开发，并在 GPLv3 许可下发布。

主要编程语言：Python

2. 项目的核心功能

• 音频特征提取：DeepSpectrum 能将音频数据转换为频谱图或色度图，并将其输入到预训练的 CNN 中，提取出音频的特征向量。
• 支持多种预训练模型：该项目支持多种基于 Keras 和 PyTorch 的预训练模型，如 VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionResNetV2 等。
• 灵活的配置选项：用户可以根据需要调整配置文件，使用不同的权重和模型。
• 多种输出格式：支持输出为 CSV 和 ARFF 格式的特征文件。

3. 项目最近更新的功能

• 增强的模型支持：最新版本中增加了对更多预训练模型的支持，提供了更广泛的网络选择。
• 改进的音频处理：优化了音频处理流程，提高了特征提取的效率和准确性。
• 改进的文档和示例：更新了项目文档和示例代码，帮助用户更容易上手和使用 DeepSpectrum。
• 错误修复和性能优化：修复了之前版本中的一些错误，并对性能进行了优化，确保更稳定和高效的操作体验。

DeepSpectrum 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpectrum