Sammanfattning av denna webbsida: Att förse maskiner med avkänningsfunktioner liknande dem hos människor är ett vanligt uppdrag inom ingenjörsvetenskap och datavetenskap. I strävan efter att få datorer att känna sin omgivning har en enorm ansträngning gjorts för att göra det möjligt för maskiner och datorer att förvärva, bearbeta, analysera och förstå sin omgivning på ett mänskligt sätt. Datorernas förmåga att känna sin akustiska miljö som människor gör är inriktad på hörseln och kallas maskinhörning. För att uppnå detta ambitiösa mål är representationen av ljudsignalen av största vikt. I det här dokumentet presenterar vi en uppdaterad granskning av de mest relevanta tekniker för ljudfunktionsextraktion som utvecklats för att analysera de vanligaste ljudsignalerna: tal, musik och miljöljud. Förutom att se över klassiska metoder för fullständighet inkluderar vi de senaste framstegen inom området baserade på nya analysområden tillsammans med nya bioinspirerade förslag. Dessa tillvägagångssätt beskrivs efter en taxonomi som organiserar dem enligt sin fysiska eller perceptuella grund, därefter delas beroende på området för beräkning (tid, frekvens, våget, bild-baserad, cepstral, eller andra domäner). Beskrivningen av tillvägagångssätten åtföljs av aktuella exempel på deras tillämpning på maskinhörselrelaterade problem.
Alias m.fl. REF presenterade en uppdaterad översyn av teknikerna för att avslöja egenskaper hos utvecklade tal-, musik- och miljöljud för att analysera de vanligaste ljudsignalerna i sina studier.
A Review of Physical and Perceptual Feature Extraction Techniques for Speech, Music and Environmental Sounds
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}