26. 오디오 분류 (Audio classification)

1. 오디오 분류 (Audio classification)

- 음향 신호를 분석하고 분류하는 기술로, 음악 장르 분류, 음성 인식, 환경 소음 감지 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 함
- 최근 기계 학습과 신경망 알고리즘의 발전으로 오디오 분류가 더 정확하고 효율적으로 수행될 수 있게 되었음
- 주로 시간 도메인, 주파수 도메인, 시간-주파수 도메인의 특징 추출 방법들이 사용됨

 

2. 푸리에변환 (Fourier Transform)

푸리에 변환

3. MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients)

- 음성 및 오디오 신호 처리에서 일반적으로 사용되는 특징 추출 방법 중 하나임.
- 스펙트로그램은 주파수 정보를 푸리에 변환(Fourier Transform)을 통해 변환하고 시각화하는 방법으로, 주로 로그 스케일로 표현되며, 컬러맵을 적용하여 주파수 대역의 세기를 시각적으로 표현함.
- 스펙트로그램은 오디오의 시간 정보와 주파수 특징을 모두 표현할 수 있는 이미지로 CNN에 적합한 데이터임.
- X축은 시간(Time), Y축은 주파수(Frequency), 색상은 세기(Magnitude)