42、音乐流派分类与犯罪率预测的机器学习应用

音乐流派分类与犯罪率预测的机器学习应用

1. 音乐流派分类：基于SVM的方法

1.1 特征提取

在音乐流派分类中，我们首先需要提取一些关键的音频特征，这些特征将作为后续分类的依据。
- 频谱质心 ：它处理声音的色度变化，即频谱的高频成分。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，我们计算梅尔频率倒谱系数（MFCCs）。具体步骤如下：
1. 对语音数据进行增强。
2. 根据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. 最后，通过应用逆离散余弦变换获得MFCC数据。

1.2 SVM分类

支持向量机（SVM）是一种有监督的机器学习算法，主要用于分类问题。其具体步骤如下：
- 将每个数据项绘制为n维空间中的一个点（n为特征向量的数量），每个特征的值是特定坐标的值。
- 找到一个超平面来分离两个类别。支持向量是单个观测值的集合，SVM分类器是最佳分离两个类别的边界（超平面/线）。
- 核方法在正确分类新对象（测试用例）中起着关键作用。核使用一系列数学运算来改变真实对象的顺序