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書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 Librosa STFT

另外網站librosa.stft输出的理解 - 术之多也說明：librosa 是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库,本文参考的是librosa的官方文档,本文主要总结了一些重要,对我来说非常常用的功能.学会librosa后再也不用 ...

國立臺北科技大學 資訊工程系 尤信程、劉建宏所指導 林佳緯的 使用卷積神經網路相關技巧邁向更高人聲辨識正確率之研究 （2019），提出Librosa STFT關鍵因素是什麼，來自於深度學習、類神經網路、人聲偵測、卷積層神經網路、雙聲道輸入、膠囊網路、前處理、後處理。

而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 王多柏所指導 林佑承的 基於深度學習之小提琴琴音辨識 （2019），提出因為有 深度學習、音樂資訊檢索、樂器辨識、小提琴琴音辨識的重點而找出了 Librosa STFT的解答。

最後網站使用librosa的STFT理解則補充：我有一个8khz采样率的音频采样，大约14秒。 我正在使用librosa从该音频文件中提取一些功能。 y, sr = librosa.load(file_name) stft = np.abs(librosa.stft(y, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Librosa STFT，大家也想知道這些：

使用卷積神經網路相關技巧邁向更高人聲辨識正確率之研究

為了解決Librosa STFT的問題，作者林佳緯 這樣論述：

本論文的研究目的是要如何不增加資料集資料的情況下，增加測試資料集整體的正確率，並提高模型的泛化能力。在先前的研究中，發現加深神經網路層能更加地提高模型的正確率，SCNN在Jamneod測試資料集中能達到93%的正確率。因此本論文著墨在加深網路層與不同的特徵值、架構，並加入後處理的方式，來提升正確率。在加深網路層的部分，我們將網路層深度加深至15、18、23、27、36層，並比較各種深度所帶來的影響。在不同輸入特徵的部分，我們採用了原始音樂檔輸入、STFT輸入、MFCC輸入、Constant Q Transform輸入、Ceptrum、IIRT輸入，透過不同的特徵值，來尋找最佳的輸入方式，架構

則是使用CNN、CapsNet、ResNet，並增加了雙聲道的實驗。整體學習的部分，我們使用了Voting與Fusion，最後則是後處理方面，我們使用了TestData Retain、MSE Retrain等方式，並配合加深網路層與不同的特徵值，來加以提高我們測試資料集的正確率。其中，Voting與Fusion我們使用了3、5、7、9個分類器當成一組來做實驗，最後我們得知，加深至18層的深度對我們來說擁有最好的表現，並且SCNN為最佳的輸入架構，另外加入Voting和後處理後，能再次提高正確率。

基於深度學習之小提琴琴音辨識

為了解決Librosa STFT的問題，作者林佑承 這樣論述：

隨著資訊科技的進步，現代人的娛樂選擇也越來越多樣化，而聆聽音樂也是現代很多人的休閒娛樂之一。在以往，音樂搜尋往往得透過文字才有辦法搜尋，但近幾年隨著科技的進步，深度學習也被應用在音樂資訊檢索方面。透過深度學習，讓我們不只能利用文字做搜尋，更能利用近幾年興起的音樂資訊檢索的技術去利用樂曲中存在的樂器，找出使用者可能喜愛的樂器或曲風。每個人都有其獨特的聲音，樂器也不例外，甚至是每一把相同的樂器所產生的樂音也不盡相同。而過去的研究大部分為使用深度學習去辨識不同樂器的樂音，諸如鋼琴、吉他、長笛等，並非用來辨識單一的樂器。而本篇論文針對更高需求的樂迷，提出一個利用深度學習辨認名小提琴琴音的方法，其中使

用了幾種深度學習的架構如KNN、DNN及CNN，並比較了其辨識結果，其辨識率皆可以達到掰分之八十以上。期望未來資深的樂迷能利用此系統找出自己所喜愛的獨一無二的樂器。

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