小白学语音识别：音乐信号特征处理

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特征提取是音乐信号分析中的重要步骤，本文全面总结了音乐信号分析中的音频特征，分为传统音频特征、音乐相关特征和面向深度学习的音频特征三个部分进行介绍。 音乐信号的预处理 在计算音频特征时，通常需根据任务需求对原始音频进行预处理，使原始音频转化为更加合适的形式来方便特征的提取。常见的预处理方式有下变换、直流消除、归一化、信号分帧和加窗。 下变换 对于多声道信号，可转化为单声道以降低数据量。在下变换时，通常采用计算多个声道采样值的算术平均值来实现，也可对某些声道加以不同的权重，如5.1声道中的环绕声道便可设置较小的权重。 直流消除 直流偏移量通常不会提供任何有效信息，并可能对特征计算结果产生不必要的影响，通常从每个样本点中减去全部信号的算术平均值可达到消除直流的作用。 归一化 ………………………………