利用matlab怎么进行特征提取"语音

2021-02-22 16:53:03 字数 1471 阅读 8862

1楼:上海瑟尅网络科技****

1、用audioread('');函数du读取电脑中的音频zhi文dao件内,参数是音频文件的路径:

[sampledata,fs] = audioread('f:1.***');

sampledata保存音频信号数据,fs是音频采样容率,***格式的采样率一般为44100;

2、判断音频数据是否是双声道,如果是双声道则保留一个声道的数据,用calsample.m文件的函数完成此功能,文件内容如下:

function sample = calsample(sampledata,fs)

temp_sample = resample(sampledata,1,fs/11025);

[m,n] = size(temp_sample);

if (n == 2)

sample = temp_sample(:,1);

else

sample = temp_sample;

endend

gbdt 如何实现特征组合提取? 10

2楼:星嘉合科技****

以python调用sklearn为例,在你建立gbdt对象并作fit之后,可以使用如下**获得你要的规则**:

dot_data = tree.export_graphviz(model_tree, out_file=none,

max_depth=5, feature_names=names_list, filled=true, rounded=true) # 将决策树规则生成dot对象

其中tree就是你的数对象,如果你的out_file后面是一个文件名,那么你的规则会输出到文件中;如果是none(就像上面**),那么值会保存在dot_data中。

无论哪种方法,你都能获得规则文本。然后剩下的就是普通的文本解析的事情了。

在决策树算法对象的tree_属性中,存储了所有有关决策树规则的信息(示例中的决策树规则存储在model_tree.tree_中)。最主要的几个属性:

children_left:子级左侧分类节点

children_right:子级右侧分类节点

feature:子节点上用来做**的特征

threshold:子节点上对应特征的**阀值

values:子节点中包含正例和负例的样本数量

上述属性配合节点id、节点层级便迭代能得到如下的规则信息:

1 [label="rfm_score <= 7.8375\ngini = 0.1135\nsamples =

14581\nvalue = [13700, 881]", fillcolor="#e58139ef"] ;

其中规则开始的1代表节点id,rfm_score是变量名称,rfm_score

<= 7.8375是**阀值,gini = 0.1135是在当前规则下的基尼指数,nsamples是当前节点下的总样本量,nvalue为正例和负例的样本数量。

怎么用matlab求矩阵的特征值和特征向量

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