我正在开展一个项目，必须在频率不同的波形文件之间找出相似的模式 例如，人类语音频率彼此不同。如果我要确定人类是否正在哭泣，大喊一声的声音，那么无论频率如何，哭泣的声音之间都应该有一种模式。
所以我正在寻找一种可以识别这些元素的算法。
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你可以先看一下Neural Networks。这些类型的程序通常可以很好地处理数据中的某些不一致。 Neuroph Studio为您提供了一种快速且相对简单的构建神经网络的方法。
您只需要一组包含您想要匹配的数据。您可以使用大约70％的数据让您的神经网络学会对数据进行聚类，然后使用剩余的30％来测试您的神经网络。
神经网络的主要问题是您需要找到一种将数据编码为输入向量的方法。一旦你这样做，神经网络应该尝试并学会自己找到差异。
答案 1 :(得分：0)
对于基于图像的识别，主成分分析及其兄弟，如内核PCA或线性判别分析是正确的。 PCA是一种可以处理任何类型数据的算法，所以我也想到声音。
我会将wav转换为int-Vectors并在其上运行PCA以提取特征。
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希望我能帮助你...