メタデータの有無にかかわらず、生のオーディオ ファイルを処理する方法はありますか? ノイズを検出するためにマイクを設置することは、機器や人員を損傷から保護するための安価な方法です。ただし、サウンドが分類 (誤報、物体の落下など) されていれば、はるかに効率的です。その目的で JMP でモデルをトレーニングできますか?
またFFT と DTMFこれはあなたが説明するものに近いです。 そうですFFT ビデオ.
おそらくソケット接続を介して、ファイルを開いているか、終わりのないストリームを見ていますか?
私は、JMP を使用して wav ファイルを何度か繰り返してきました。複雑なフォーマットです。 たとえば、wav ファイル入力を 44.1kHz ステレオに制限すると、いくつかのことを簡素化できます。 数百バイトをスキップして、ファイルの残りの部分をサンプルとして扱うことさえできます。 Python を使用してサンプルを読み取り、JMP に戻すこともできます。
モデルのトレーニングについて真剣に取り組んだことはありませんが、FFT を使用して信号を時間領域から周波数領域に移動することが最初のステップとして適切であると思います。 FFT を使用すると、タイム スライス中に存在していた周波数について考えることができます。
楽しいプロジェクトのようですね。詳細をお聞かせください。
