42、音乐流派自动分类与犯罪率预测的机器学习应用

音乐流派自动分类与犯罪率预测的机器学习应用

音乐流派自动分类

在音乐处理领域，对音乐流派进行自动分类是一个重要的研究方向。通过运用机器学习算法，可以高效且准确地对不同类型的音乐进行分类。

1. 特征提取

   • 频谱质心 ：频谱质心主要处理声音的色度变化，也就是频谱的高频成分。其计算公式为：
     [C_r = \frac{\sum_{k = 1}^{N/2} f[k]|X_r[k]|}{\sum_{k = 1}^{N/2}|X_r[k]|}]
   • 音高 ：音高或音调指的是人类语音的基本波长，输入信号音高为 22.050 kHz。
   • 梅尔频率倒谱系数（MFCC） ：在系数域中，计算梅尔频率倒谱系数（MFCC）。具体步骤如下：
     1. 对语音数据进行增强处理。
     2. 按照定义的时间对增强后的数据进行分帧。
     3. 应用汉明窗函数。
     4. 对数据进行离散傅里叶变换。
     5. 通过应用梅尔尺度对处理后的数据取对数。
     6. 应用逆离散余弦变换得到 MFCC 数据。

   mermaid graph LR A[语音数据] --> B[数据增强] B --> C[分帧] C --> D[汉明窗函数] D --&g