1. 程式人生 > >使用opensmile提取音訊的特徵,得到特徵向量,並扔進libsvm中進行分類訓練測試

使用opensmile提取音訊的特徵,得到特徵向量,並扔進libsvm中進行分類訓練測試

我們做的是從語音中識別出情感,我們先從網上下載許多視訊,電影、電視劇、綜藝訪談節目等等,擷取其中帶有表情的視訊片斷,再從每個視訊中提取出語音單獨進行識別情感。怎麼從視訊中提取出語音,具體見我上一篇部落格從視訊提取出音訊

一、首先使用opensmile對音訊進行處理,注意處理的音訊格式必須為wav格式(其他格式並不識別),看書時候看到了下,wav格式的音訊基本是屬於無損音質吧,微軟出的。

1、首先在網上下載opensmile,我使用的是openSMILE-2.1.0這個版本,可以去網上下載,點選開啟連結

opensmile是一個在windows命令列下操作的指令,操作如下:

先切換到處理檔案的目錄下,cd D:\openSMILE-2.1.0\bin\Win32
再使用此命令進行處理SMILExtract_Release -C D:\openSMILE-2.1.0\config\IS09_emotion.conf -I "要處理的音訊目錄"如(d:/a.wav) -O "要儲存特徵向量的路徑如(d:/a.txt)",我的命令列操作如下:SMILExtract_Release -C D:\openSMILE-2.1.0\config\IS09_emotion.conf -I d:\6.wav -O d:\6.txt 

最後得到的txt格式如下

@relation openSMILE_features

@attribute name string
@attribute pcm_RMSenergy_sma_max numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_min numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_range numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_maxPos numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_minPos numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_amean numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_linregc1 numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_linregc2 numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_linregerrQ numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_stddev numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_skewness numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[1]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[2]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[3]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[4]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[5]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[6]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[7]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[8]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[9]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[10]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[11]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma[12]_kurtosis numeric
@attribute pcm_zcr_sma_max numeric
@attribute pcm_zcr_sma_min numeric
@attribute pcm_zcr_sma_range numeric
@attribute pcm_zcr_sma_maxPos numeric
@attribute pcm_zcr_sma_minPos numeric
@attribute pcm_zcr_sma_amean numeric
@attribute pcm_zcr_sma_linregc1 numeric
@attribute pcm_zcr_sma_linregc2 numeric
@attribute pcm_zcr_sma_linregerrQ numeric
@attribute pcm_zcr_sma_stddev numeric
@attribute pcm_zcr_sma_skewness numeric
@attribute pcm_zcr_sma_kurtosis numeric
@attribute voiceProb_sma_max numeric
@attribute voiceProb_sma_min numeric
@attribute voiceProb_sma_range numeric
@attribute voiceProb_sma_maxPos numeric
@attribute voiceProb_sma_minPos numeric
@attribute voiceProb_sma_amean numeric
@attribute voiceProb_sma_linregc1 numeric
@attribute voiceProb_sma_linregc2 numeric
@attribute voiceProb_sma_linregerrQ numeric
@attribute voiceProb_sma_stddev numeric
@attribute voiceProb_sma_skewness numeric
@attribute voiceProb_sma_kurtosis numeric
@attribute F0_sma_max numeric
@attribute F0_sma_min numeric
@attribute F0_sma_range numeric
@attribute F0_sma_maxPos numeric
@attribute F0_sma_minPos numeric
@attribute F0_sma_amean numeric
@attribute F0_sma_linregc1 numeric
@attribute F0_sma_linregc2 numeric
@attribute F0_sma_linregerrQ numeric
@attribute F0_sma_stddev numeric
@attribute F0_sma_skewness numeric
@attribute F0_sma_kurtosis numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_max numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_min numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_range numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_maxPos numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_minPos numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_amean numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_linregc1 numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_linregc2 numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_linregerrQ numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_stddev numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_skewness numeric
@attribute pcm_RMSenergy_sma_de_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[1]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[2]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[3]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[4]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[5]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[6]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[7]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[8]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[9]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[10]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[11]_kurtosis numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_max numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_min numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_range numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_maxPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_minPos numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_amean numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_linregc1 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_linregc2 numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_linregerrQ numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_stddev numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_skewness numeric
@attribute pcm_fftMag_mfcc_sma_de[12]_kurtosis numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_max numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_min numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_range numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_maxPos numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_minPos numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_amean numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_linregc1 numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_linregc2 numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_linregerrQ numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_stddev numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_skewness numeric
@attribute pcm_zcr_sma_de_kurtosis numeric
@attribute voiceProb_sma_de_max numeric
@attribute voiceProb_sma_de_min numeric
@attribute voiceProb_sma_de_range numeric
@attribute voiceProb_sma_de_maxPos numeric
@attribute voiceProb_sma_de_minPos numeric
@attribute voiceProb_sma_de_amean numeric
@attribute voiceProb_sma_de_linregc1 numeric
@attribute voiceProb_sma_de_linregc2 numeric
@attribute voiceProb_sma_de_linregerrQ numeric
@attribute voiceProb_sma_de_stddev numeric
@attribute voiceProb_sma_de_skewness numeric
@attribute voiceProb_sma_de_kurtosis numeric
@attribute F0_sma_de_max numeric
@attribute F0_sma_de_min numeric
@attribute F0_sma_de_range numeric
@attribute F0_sma_de_maxPos numeric
@attribute F0_sma_de_minPos numeric
@attribute F0_sma_de_amean numeric
@attribute F0_sma_de_linregc1 numeric
@attribute F0_sma_de_linregc2 numeric
@attribute F0_sma_de_linregerrQ numeric
@attribute F0_sma_de_stddev numeric
@attribute F0_sma_de_skewness numeric
@attribute F0_sma_de_kurtosis numeric
@attribute class numeric

@data

'unknown',8.613028e-002,4.457909e-004,8.568449e-002,9.400000e+001,1.790000e+002,1.413534e-002,2.599991e-005,1.175635e-002,2.792935e-004,1.676904e-002,1.875081e+000,6.955588e+000,-5.201080e+000,-3.270444e+001,2.750336e+001,7.400000e+001,7.000000e+000,-1.284347e+001,2.446618e-002,-1.508213e+001,1.946430e+001,4.599247e+000,-1.389077e+000,7.275510e+000,7.637083e+000,-2.454952e+001,3.218660e+001,0.000000e+000,1.320000e+002,-8.277016e+000,-1.584911e-002,-6.826822e+000,6.653142e+001,8.200006e+000,-7.723273e-002,2.013404e+000,1.667036e+001,-1.705229e+001,3.372265e+001,6.000000e+000,1.370000e+002,-3.093050e+000,-8.937621e-002,5.084873e+000,2.974806e+001,7.230803e+000,3.654211e-001,2.401849e+000,1.693215e+001,-2.413527e+001,4.106742e+001,3.000000e+000,1.600000e+002,-1.138559e+000,-1.364119e-001,1.134313e+001,5.667429e+001,1.044857e+001,-8.252290e-001,2.629991e+000,9.365982e+000,-3.578355e+001,4.514954e+001,7.000000e+000,1.090000e+002,-7.924586e+000,-1.112503e-001,2.254813e+000,7.274343e+001,1.037598e+001,-2.480764e-001,2.237946e+000,2.202438e+001,-1.467973e+001,3.670412e+001,1.640000e+002,1.210000e+002,1.200654e+000,5.312859e-002,-3.660613e+000,5.705268e+001,8.063254e+000,5.219968e-001,2.957326e+000,1.720201e+001,-3.533815e+001,5.254015e+001,1.760000e+002,7.900000e+001,-9.396957e+000,6.252163e-002,-1.511769e+001,9.097670e+001,1.009974e+001,3.754559e-001,3.420155e+000,1.474344e+001,-2.402627e+001,3.876972e+001,5.100000e+001,7.900000e+001,-1.052214e+000,-4.522532e-002,3.085902e+000,7.179326e+001,8.807022e+000,-5.025675e-001,2.384698e+000,2.568513e+001,-1.001876e+001,3.570389e+001,9.700000e+001,6.300000e+001,6.045842e+000,-1.499712e-002,7.418078e+000,4.614032e+001,6.839214e+000,4.160298e-001,3.162690e+000,1.913883e+001,-1.163396e+001,3.077279e+001,9.300000e+001,1.610000e+002,2.409996e-001,-1.552648e-002,1.661672e+000,3.651641e+001,6.098897e+000,4.691251e-001,3.171124e+000,1.699747e+001,-1.326871e+001,3.026619e+001,1.390000e+002,7.600000e+001,1.561504e+000,-3.337406e-002,4.615230e+000,4.004443e+001,6.571668e+000,-1.054792e-001,2.144754e+000,2.681713e+001,-1.279278e+001,3.960991e+001,1.080000e+002,6.900000e+001,2.009890e+000,3.742417e-002,-1.414422e+000,5.681232e+001,7.795106e+000,8.720666e-001,3.726909e+000,2.005556e-001,0.000000e+000,2.005556e-001,9.000000e+000,4.000000e+001,5.846467e-002,-2.245758e-004,7.901336e-002,1.176059e-003,3.630905e-002,1.175793e+000,5.496212e+000,8.538411e-001,1.454746e-001,7.083665e-001,1.070000e+002,6.200000e+001,3.829384e-001,9.344087e-004,2.974400e-001,3.804322e-002,2.012623e-001,7.638077e-001,2.325817e+000,4.528705e+002,0.000000e+000,4.528705e+002,1.370000e+002,0.000000e+000,7.496270e+001,3.857209e-001,3.966924e+001,1.747035e+004,1.337539e+002,1.431717e+000,3.388437e+000,1.781311e-002,-1.385794e-002,3.167105e-002,9.100000e+001,9.700000e+001,-8.700029e-006,-4.560191e-006,4.085574e-004,2.016553e-005,4.497132e-003,4.140828e-001,5.488226e+000,5.656787e+000,-5.884430e+000,1.154122e+001,1.100000e+001,4.000000e+000,-2.971025e-002,1.406054e-003,-1.583642e-001,1.902621e+000,1.381376e+000,-2.574952e-002,8.444494e+000,4.423991e+000,-4.374485e+000,8.798476e+000,5.500000e+001,1.290000e+002,-1.577301e-002,4.934818e-003,-4.673089e-001,2.662099e+000,1.652514e+000,-7.958338e-002,3.051951e+000,3.229197e+000,-4.214190e+000,7.443387e+000,9.600000e+001,6.300000e+001,-4.872349e-002,1.083698e-003,-1.478818e-001,1.444909e+000,1.203421e+000,-4.290941e-001,3.910015e+000,3.483324e+000,-3.801741e+000,7.285065e+000,1.000000e+000,6.400000e+001,-3.896159e-002,1.035828e-003,-1.337399e-001,1.783285e+000,1.336530e+000,-4.004294e-001,3.157273e+000,5.383134e+000,-7.096016e+000,1.247915e+001,1.110000e+002,7.100000e+001,-2.596433e-002,3.531488e-003,-3.490955e-001,3.790803e+000,1.956013e+000,-7.072045e-001,4.340315e+000,5.770529e+000,-4.194497e+000,9.965027e+000,1.600000e+001,9.300000e+001,3.729764e-002,1.172566e-003,-6.999211e-002,2.417106e+000,1.555951e+000,5.472814e-001,4.530320e+000,4.211164e+000,-5.648759e+000,9.859924e+000,8.500000e+001,6.900000e+001,1.300395e-001,1.749265e-003,-3.001829e-002,3.221650e+000,1.797299e+000,-5.722198e-001,3.563195e+000,4.064130e+000,-5.190299e+000,9.254429e+000,9.600000e+001,1.380000e+002,4.906261e-002,1.834440e-003,-1.187886e-001,3.001411e+000,1.735196e+000,-3.647477e-001,3.279894e+000,4.580682e+000,-4.365251e+000,8.945932e+000,9.100000e+001,6.100000e+001,4.294804e-002,-4.687580e-004,8.583940e-002,2.693373e+000,1.641339e+000,1.509248e-001,3.260195e+000,6.154212e+000,-4.883906e+000,1.103812e+001,9.100000e+001,1.160000e+002,1.942609e-002,1.273701e-003,-9.711752e-002,3.318113e+000,1.822825e+000,1.282476e-001,3.652952e+000,5.352992e+000,-3.876575e+000,9.229567e+000,7.800000e+001,1.580000e+002,-1.612484e-002,2.709220e-004,-4.091420e-002,2.838537e+000,1.684857e+000,6.865954e-001,4.323811e+000,3.930334e+000,-4.250163e+000,8.180496e+000,9.800000e+001,1.570000e+002,3.274201e-002,-7.574088e-004,1.020449e-001,2.085863e+000,1.444812e+000,-1.433208e-001,3.416436e+000,3.088889e-002,-3.888889e-002,6.977778e-002,4.000000e+000,1.100000e+001,-1.219806e-004,-1.429289e-005,1.185819e-003,9.559943e-005,9.806924e-003,-1.022536e-001,5.459461e+000,1.258149e-001,-1.010877e-001,2.269026e-001,7.800000e+001,8.300000e+001,-1.575806e-004,-7.002620e-005,6.249817e-003,1.763548e-003,4.215902e-002,3.635183e-001,3.899049e+000,9.776050e+001,-1.026864e+002,2.004469e+002,1.060000e+002,1.220000e+002,-3.790078e-008,-2.657074e-002,2.431223e+000,1.219109e+003,3.494424e+001,3.568190e-002,5.332478e+000,?
前面的都不用管,都是一些屬性值,只要提取出最後一行的資料儲存下來就好了。

二、使用libsvm進行特徵訓練並測試

首先要將得到的向量化成libsvm能處理的格式,我使用的libsvm是libsvm-3.17,附上下載路徑點選開啟連結

格式如下:

0 1:0.086130 2:0.000446 3:0.085684 4:94.000000 5:179.000000 6:0.014135 7:0.000026 8:0.011756 9:0.000279 10:0.016769 11:1.875081 12:6.955588 13:-5.201080 14:-32.704440 15:27.503360 16:74.000000 17:7.000000 18:-12.843470 19:0.024466 20:-15.082130 21:19.464300 22:4.599247 23:-1.389077 24:7.275510 25:7.637083 26:-24.549520 27:32.186600 28:0.000000 29:132.000000 30:-8.277016 31:-0.015849 32:-6.826822 33:66.531420 34:8.200006 35:-0.077233 36:2.013404 37:16.670360 38:-17.052290 39:33.722650 40:6.000000 41:137.000000 42:-3.093050 43:-0.089376 44:5.084873 45:29.748060 46:7.230803 47:0.365421 48:2.401849 49:16.932150 50:-24.135270 51:41.067420 52:3.000000 53:160.000000 54:-1.138559 55:-0.136412 56:11.343130 57:56.674290 58:10.448570 59:-0.825229 60:2.629991 61:9.365982 62:-35.783550 63:45.149540 64:7.000000 65:109.000000 66:-7.924586 67:-0.111250 68:2.254813 69:72.743430 70:10.375980 71:-0.248076 72:2.237946 73:22.024380 74:-14.679730 75:36.704120 76:164.000000 77:121.000000 78:1.200654 79:0.053129 80:-3.660613 81:57.052680 82:8.063254 83:0.521997 84:2.957326 85:17.202010 86:-35.338150 87:52.540150 88:176.000000 89:79.000000 90:-9.396957 91:0.062522 92:-15.117690 93:90.976700 94:10.099740 95:0.375456 96:3.420155 97:14.743440 98:-24.026270 99:38.769720 100:51.000000 101:79.000000 102:-1.052214 103:-0.045225 104:3.085902 105:71.793260 106:8.807022 107:-0.502567 108:2.384698 109:25.685130 110:-10.018760 111:35.703890 112:97.000000 113:63.000000 114:6.045842 115:-0.014997 116:7.418078 117:46.140320 118:6.839214 119:0.416030 120:3.162690 121:19.138830 122:-11.633960 123:30.772790 124:93.000000 125:161.000000 126:0.241000 127:-0.015526 128:1.661672 129:36.516410 130:6.098897 131:0.469125 132:3.171124 133:16.997470 134:-13.268710 135:30.266190 136:139.000000 137:76.000000 138:1.561504 139:-0.033374 140:4.615230 141:40.044430 142:6.571668 143:-0.105479 144:2.144754 145:26.817130 146:-12.792780 147:39.609910 148:108.000000 149:69.000000 150:2.009890 151:0.037424 152:-1.414422 153:56.812320 154:7.795106 155:0.872067 156:3.726909 157:0.200556 158:0.000000 159:0.200556 160:9.000000 161:40.000000 162:0.058465 163:-0.000225 164:0.079013 165:0.001176 166:0.036309 167:1.175793 168:5.496212 169:0.853841 170:0.145475 171:0.708367 172:107.000000 173:62.000000 174:0.382938 175:0.000934 176:0.297440 177:0.038043 178:0.201262 179:0.763808 180:2.325817 181:452.870500 182:0.000000 183:452.870500 184:137.000000 185:0.000000 186:74.962700 187:0.385721 188:39.669240 189:17470.350000 190:133.753900 191:1.431717 192:3.388437 193:0.017813 194:-0.013858 195:0.031671 196:91.000000 197:97.000000 198:-0.000009 199:-0.000005 200:0.000409 201:0.000020 202:0.004497 203:0.414083 204:5.488226 205:5.656787 206:-5.884430 207:11.541220 208:11.000000 209:4.000000 210:-0.029710 211:0.001406 212:-0.158364 213:1.902621 214:1.381376 215:-0.025750 216:8.444494 217:4.423991 218:-4.374485 219:8.798476 220:55.000000 221:129.000000 222:-0.015773 223:0.004935 224:-0.467309 225:2.662099 226:1.652514 227:-0.079583 228:3.051951 229:3.229197 230:-4.214190 231:7.443387 232:96.000000 233:63.000000 234:-0.048723 235:0.001084 236:-0.147882 237:1.444909 238:1.203421 239:-0.429094 240:3.910015 241:3.483324 242:-3.801741 243:7.285065 244:1.000000 245:64.000000 246:-0.038962 247:0.001036 248:-0.133740 249:1.783285 250:1.336530 251:-0.400429 252:3.157273 253:5.383134 254:-7.096016 255:12.479150 256:111.000000 257:71.000000 258:-0.025964 259:0.003531 260:-0.349096 261:3.790803 262:1.956013 263:-0.707205 264:4.340315 265:5.770529 266:-4.194497 267:9.965027 268:16.000000 269:93.000000 270:0.037298 271:0.001173 272:-0.069992 273:2.417106 274:1.555951 275:0.547281 276:4.530320 277:4.211164 278:-5.648759 279:9.859924 280:85.000000 281:69.000000 282:0.130040 283:0.001749 284:-0.030018 285:3.221650 286:1.797299 287:-0.572220 288:3.563195 289:4.064130 290:-5.190299 291:9.254429 292:96.000000 293:138.000000 294:0.049063 295:0.001834 296:-0.118789 297:3.001411 298:1.735196 299:-0.364748 300:3.279894 301:4.580682 302:-4.365251 303:8.945932 304:91.000000 305:61.000000 306:0.042948 307:-0.000469 308:0.085839 309:2.693373 310:1.641339 311:0.150925 312:3.260195 313:6.154212 314:-4.883906 315:11.038120 316:91.000000 317:116.000000 318:0.019426 319:0.001274 320:-0.097118 321:3.318113 322:1.822825 323:0.128248 324:3.652952 325:5.352992 326:-3.876575 327:9.229567 328:78.000000 329:158.000000 330:-0.016125 331:0.000271 332:-0.040914 333:2.838537 334:1.684857 335:0.686595 336:4.323811 337:3.930334 338:-4.250163 339:8.180496 340:98.000000 341:157.000000 342:0.032742 343:-0.000757 344:0.102045 345:2.085863 346:1.444812 347:-0.143321 348:3.416436 349:0.030889 350:-0.038889 351:0.069778 352:4.000000 353:11.000000 354:-0.000122 355:-0.000014 356:0.001186 357:0.000096 358:0.009807 359:-0.102254 360:5.459461 361:0.125815 362:-0.101088 363:0.226903 364:78.000000 365:83.000000 366:-0.000158 367:-0.000070 368:0.006250 369:0.001764 370:0.042159 371:0.363518 372:3.899049 373:97.760500 374:-102.686400 375:200.446900 376:106.000000 377:122.000000 378:-0.000000 379:-0.026571 380:2.431223 381:1219.109000 382:34.944240 383:0.035682 384:5.332478

第一個0代表該特徵向量的種類,可以自己定義,我的表情一共有七種,就定義為0,1,2,3,4,5,6這七種。
格式如下:libsvm的處理很簡單,程式碼如下:

<pre name="code" class="java">package pkg;

import java.io.IOException;

import src.*;

public class SVM {
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		//進行特徵縮放
//		String[] train={"-l","0", "-u","1","-s","training_result","training"};
//		svm_scale.main(train);
//		String[] test={"test_result","test"};
//		svm_scale.main(test);
		String[] trainArgs = {"training33"};//directory of training file
		String modelFile = svm_train.main(trainArgs);
		System.out.println("......."+modelFile);
		String[] testArgs = {"test33", modelFile, "result"};//directory of test file, model file, result file
		Double accuracy = svm_predict.main(testArgs);
		System.out.println("SVM Classification is done! The accuracy is " + accuracy);
	}
}

其中training33是一個存放測試集的檔案,modeFile是訓練之後得到的模型,test33是測試集,result是存放測試結果的


最後測試結果如下:
optimization finished, #iter = 435
nu = 0.6190058618762699
obj = -264.8696954342523, rho = -0.3560931956419671
nSV = 376, nBSV = 279
*
optimization finished, #iter = 382
nu = 0.7197531820350304
obj = -292.1362097337123, rho = 0.48854453043532936
nSV = 397, nBSV = 318
Total nSV = 1718
.......training33.model
Accuracy = 37.362637362637365% (68/182) (classification)
SVM Classification is done! The accuracy is 0.37362637362637363
準確率為37%,好低啊大哭大哭大哭

被老師一頓狠批,接下來就是要提高正確率了,調整懲罰係數C和核函式G,得到最優的結果。


相關推薦

使用opensmile提取音訊特徵得到特徵向量libsvm進行分類訓練測試

我們做的是從語音中識別出情感,我們先從網上下載許多視訊,電影、電視劇、綜藝訪談節目等等,擷取其中帶有表情的視訊片斷,再從每個視訊中提取出語音單獨進行識別情感。怎麼從視訊中提取出語音,具體見我上一篇部落格從視訊提取出音訊 一、首先使用opensmile對音訊進行處理,注意處理

演算法最優化(2)線性規劃問題的常見概念辨析:可行解最優解向量非基向量基變數非基變數等等

線性規劃裡面有很多基本的概念容易弄混 已知標準型為: max Z=CX AX=b X≥0 可行解:滿足約束條件,AX=b,X≥0的解X稱為線性規劃問題的可行解。 最優解:使目標函式Z=CX達到最大值的可行解稱為最優解。 基,基向量,非基向量,基變數,非基變數 基本解(又叫做基解

windows10下配置react-native環境在夜神執行

  開門見山,從win10中執行安卓版本的react-native,從0到1,籠統地步驟可以分為以下幾點:   1.配置android環境,配置android sdk;   2.配置react-native環境   3.配置安卓模擬器   4.運用cmd,在安卓模擬器

AI理論隨筆-對稱矩陣與特徵向量特徵值

一、對稱矩陣(Symmetric Matrices)是指元素以主對角線為對稱軸對應相等的矩陣。 對稱矩陣是一個方形矩陣,其轉置矩陣和自身相等。 如果有n階矩陣A,其矩陣的元素都為實數,且矩陣A的轉置等於

影象特徵提取三大法寶:HOG特徵LBP特徵Haar特徵

(一)HOG特徵 1、HOG特徵: 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特徵是一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計影象區域性區域的梯度方向直方圖來構成特徵。Hog特徵結合SVM分

影象處理專案程式碼合集包括特徵提取-影象分割-分類-匹配-降噪等等

       這幾天在研究血管增強與分割,發現一個比較全面的影象處理方面的專案集合,裡面涵蓋了特徵提取、影象分割、影象分類、影象匹配、影象降噪,光流法等等方面的專案和程式碼集合,專案是2012年之前的,但是涵蓋比較基礎的原理知識,用到的時候可以參考一下: Topic

Dlib提取人臉特徵點(68點opencv畫圖)

//女票被學妹約出去看電影了,所以有點無聊的我來寫部落格了。 主要在官網給的Demo基礎之上用Opencv把特徵點描繪出來了。 很早之前寫過一篇配置Dlib環境的部落格,現在來稍微梳理下提取特徵點的使用方法。 慣例先放效果圖吧: 動圖如下: 接著就是簡單粗

模式識別導論大作業(k均值演算法感知器演算法fisher演算法貝葉斯決策特徵提取)

模式識別導論大作業 一、      K均值聚類 1.      功能描述: 利用K-均值演算法將150個模式樣本分成3類別。分別計算最後演算法所用的迭代次數,最終聚類中心以及每個類別中對應模式樣本的序號。 2.      帶註釋的原始碼 #include "st

python opencv SIFT獲取特徵點的座標位置

參考地址:https://docs.opencv.org/3.4/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html 測試程式碼:   import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('4.jpg',cv2.IM

比較分析C++、Java、Python、R語言的面向物件特徵這些特徵如何實現的?有什麼相同點?

一門課的課後題答案,在這裡備份一下: 面向物件程式設計語言 –  比較分析C++、Java、Python、R語言的面向物件特徵,這些特徵如何實現的?有什麼相同點? C++ 語言的面向物件特徵: 物件模型:封裝 (1)  訪問控制機制: C++提供完善的訪問控制機制,分別是: p

特徵提取特徵描述、特徵匹配的通俗解釋

特徵匹配(Feature Match)是計算機視覺中很多應用的基礎,比如說影象配準,攝像機跟蹤,三維重建,物體識別,人臉識別,所以花一些時間去深入理解這個概念是不為過的。本文希望通過一種通俗易懂的方式來闡述特徵匹配這個過程,以及在過程中遇到的一些問題。 首先我通過幾張圖片來

NLP原理本質資訊理論文字特徵抽取和預處理

自然語言處理基本概念 語言的數學本質 語言的出現是為了通訊,通訊的本質是為了傳遞資訊。字母,文字,數字都是資訊編碼的不同單元。任何一種語言都是一種編解碼演算法。 我們通過語言把要表達的意思傳遞出來,實際上就是用語言將大腦中的資訊進行了一次編碼,形成了一串文字。

2018年11月10日Java學習之類的特徵二:繼承extends重寫overrideprivatedefaultprotectedpublic四種訪問許可權修飾符,super關鍵字

1.類的繼承extends,舉個例子 2.子類繼承了父類,就繼承了父類的方法和屬性。 在子類中,可以使用父類中定義的方法和屬性,也可以建立新的資料和方法。 3.子類不能直接訪問父類中私有的(private)的成員變數和方法。 4.Java只支援單繼承,不允許

藍橋杯(java):數列特徵查詢整數楊輝三角特殊的數字迴文數

人生無趣,生活不易,一起找點樂子吧。     數列特徵: 問題描述 給出n個數,找出這n個數的最大值,最小值,和。 輸入格式 第一行為整數n,表示數的個數。 第二行有n個數,為給定的n個數,每個數的絕對值都小於10000。 輸出格式 輸出三行,每行一個整

影象特徵提取(七)——ORB特徵原理

        ORB演算法的論文來自"ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF",作者是OpenCV維護和開發的公司willowgarage的,論文名字起的很牛氣,摘要裡說,ORB演算法比sift演算法效率高

影象特徵提取三大法寶:HOG特徵、LBP特徵、Haar-like特徵

轉自:https://blog.csdn.net/q123456789098/article/details/52748918(一)HOG特徵1、HOG特徵:方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特徵是一種在計算機視覺和影象處

特徵工程:特徵生成特徵選擇(三)

特徵生成 特徵工程中引入的新特徵,需要驗證它確實能提高預測得準確度,而不是加入一個無用的特徵增加演算法運算的複雜度。 1. 時間戳處理 時間戳屬性通常需要分離成多個維度比如年、月、日、小時、分鐘、秒鐘。但是在很多的應用中,大量的資訊是不需要的。比如在一個監

金融風控-->申請評分卡模型-->特徵工程(特徵分箱WOE編碼) 標籤: 金融特徵分箱-WOE編碼 2017-07-16 21:26 4086人閱讀 評論(2) 收藏 舉報 分類: 金融風

這篇博文主要講在申請評分卡模型中常用的一些特徵工程方法,申請評分卡模型最多的還是logsitic模型。 先看資料,我們現在有三張表: 已加工成型的資訊: Master表 idx:每一筆貸款的unique key,可以與另外2個檔案裡的idx相匹配。 UserInfo_*:借款人特徵欄位 WeblogI

資料預處理備忘(特徵選擇三大降維技術資料形態處理模型評估)

這一塊的每一個小點都可以引申出很多的東西,所以先做一個大概,用以備忘,持續更新。 *一般過程: (1)資料採集 資料採集是最基本也很耗時間的工作。比如對於具體的工程事件,需要考慮採集哪些型別的資料?需要哪些屬性?需要多少資料支撐?然後再實際去採集這些資料,離線採集?線上獲取? (2)

從傳統方法到深度學習人臉特徵點定位方法綜述

人臉關鍵點檢測是人臉識別和分析領域中的關鍵一步,它是諸如自動人臉識別、表情分析、三維人臉重建及三維動畫等其它人臉相關問題的前提和突破口。近些年來,深度學習方法由於其自動學習及持續學習能力,已被成功應用到了影象識別與分析、語音識別和自然語言處理等很多領域,且在這些方面都帶來