Pretrained网络

迁移学习，声音分类，特征嵌入

Audio Toolbox™提供预训练的VGGish和YAMNet网络。使用vggish和yamnet在MATLAB函数^®和YAMNet在仿真软件万博1manbetx^®直接与预先训练的网络交互。的classifySound函数在MATLAB和声音分类器在Simulink万博1manbetx中的块为YAMNet执行所需的预处理和后处理，以便您可以定位声音并将其分类到521个类别之一中。的声音分类器块相当于级联YAMNet预处理块和YAMNet块。方法探索YAMNet本体yamnetGraph函数。的vggishFeatures函数为VGGish执行必要的预处理和后处理，以便您可以提取特征嵌入输入到机器学习和深度学习系统。

这个功能需要深度学习工具箱™。

功能

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VGGish

`vggishFeatures`	提取VGGish特性
`vggish`	VGGish神经网络
`vggishPreprocess`	预处理音频进行VGGish特征提取

YAMNet

`classifySound`	在音频信号中分类声音
`yamnet`	YAMNet神经网络
`yamnetGraph`	YAMNet AudioSet本体图
`yamnetPreprocess`	预处理音频用于YAMNet分类

OpenL3

`openl3`	OpenL3神经网络
`openl3Preprocess`	预处理音频，用于OpenL3特征提取
`openl3Features`	提取OpenL3特性

绉

`绉`	绉神经网络
`crepePreprocess`	对CREPE深度学习网络进行音频预处理
`crepePostprocess`	CREPE深度学习网络后处理输出
`pitchnn`	利用深度学习神经网络估计音高

i-Vectors

`ivectorSystem`	创建矢量i系统
`speakerRecognition`	预训练的说话者识别系统

块

声音分类器	在音频信号中分类声音
YAMNet	YAMNet声音分类网
YAMNet预处理	预处理音频用于YAMNet分类

特色的例子

Simulink中的语音命令识别万博1manbetx

使用Simulink模型检测音频中是否存在语音命令。万博1manbetx

开放模式

音频工具箱文档

万博1manbetx

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