信号特征识别答案

【问题标题】：Signal feature identification信号特征识别
【发布时间】：2014-09-17 19:58:08
【问题描述】：

我正在尝试使用已知音素的训练数据库来识别语音中的音素。

我想知道是否有一种方法可以识别我的训练样本中的共同特征并使用它来对新特征进行分类。

好像有两条路：

我的兴趣是第一位的！关于机器学习或回归方法/算法的任何建议？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

既然您标记了 Python，我强烈建议您研究 scikit-learn，这是一个用于机器学习的优秀 Python 库。他们的文档非常详尽，应该会给你一个很好的机器学习算法和实现（包括分类、回归、聚类等）的速成课程

【讨论】：

【解决方案2】：

您的第 1 点和第 2 点差别不大：1) 是分类问题的最终结果 2) 是您为分类提供的特征。您需要的是一个好的分类器（SVM、决策树、分层分类器等）和一组好的特征（您提到的音高、共振峰等）。

【讨论】：

但是有没有使用一组归一化信号进行特征发现的方法？
非常好的问题，如果可以的话。您可以通过两种方式进行特征发现：1）通过反复试验：获取/提取尽可能多的特征，并通过统计显着性查看哪些特征实际上是有用的，或者 2）获取基于深度神经网络的分类器集并给它尽可能多地输入特征；调整不同层的权重以执行间接特征选择。