AudioInstanceQ
AudioInstanceQ
AudioInstanceQ[audio,obj]
AudioInstanceQ[audio,obj,cat]
假定 audio 是类别 cat 中某物发出的声音.
更多信息和选项
- AudioInstanceQ 尝试识别音频信号是否是给定类别的实例.
- 对象 obj 和类别 cat 的可能的形式有：
-
"class" 已命名的声音类别，如 "Sound" 实体中的一样 Entity[…] 任何适合的实体 instance1instance2… 任一 instancei - 可给出以下选项：
-
AcceptanceThreshold Automatic 可接受的最小概率 Masking All 感兴趣的时段 PerformanceGoal Automatic 识别时优化的目标 RecognitionPrior 0.5 True 的结果的先验概率 TargetDevice "CPU" 执行计算的目标设备 - AudioInstanceQ 使用机器学习. 在不同版本的 Wolfram 语言中，其方法、训练集和偏差可能会更改，并产生不同的结果.
- AudioInstanceQ 可下载将存储在 $LocalBase 本地对象库中的资源，可使用 LocalObjects[] 列出，用 ResourceRemove 删除.
范例
打开所有单元 关闭所有单元基本范例 (2)
AudioInstanceQ[ExampleData[{"Audio", "DogBark"}], "dog"]AudioInstanceQ[ExampleData[{"Audio", "DogBark"}], "cat"]AudioInstanceQ[Import@"ExampleData/rule30.wav", "guitar"]AudioInstanceQ[Import@"ExampleData/rule30.wav", "drum" | "guitar"]范围 (1)
AudioInstanceQ[Import["ExampleData/rule30.wav"], "guitar"]AudioInstanceQ[Import@"ExampleData/rule30.wav", "guitar", "Musical instrument"]AudioInstanceQ[Import@"ExampleData/rule30.wav", "guitar", "Musical instrument" | "Animal"]选项 (3)
AcceptanceThreshold (1)
Masking (1)
a = AudioJoin[{ExampleData[{"Audio", "Cat"}], ExampleData[{"Audio", "DogBark"}]}];AudioInstanceQ[a, "cat"]AudioInstanceQ[a, "cat", Masking -> {Quantity[1, "Seconds"], Quantity[5, "Seconds"]}]RecognitionPrior (1)
默认的 RecognitionPrior 为 0.5：
AudioInstanceQ[Import@"ExampleData/rule30.wav", "drum" | "guitar"]AudioInstanceQ[Import@"ExampleData/rule30.wav", "drum" | "guitar", RecognitionPrior -> 1 / 20]应用 (2)
找出 ExampleData 集合中找到所有被视为乐器的录音：
exampleData = AssociationMap[ExampleData, ExampleData["Audio"]];instrumentSounds = Select[exampleData, AudioInstanceQ[#, "musical instrument"]&];Keys[instrumentSounds]a = ExampleData[{"Audio", "Bird"}];用 AudioIdentify 识别对象：
obj = AudioIdentify[a]查找 ExampleData 集合中具有相同识别结果的声音：
examples = AssociationMap[ExampleData, ExampleData["Audio"]];sameSounds = Select[DeleteCases[examples, a], AudioInstanceQ[#, obj]&];Keys[sameSounds]使用 Entity 对象更广泛的声音属性来识别一系列更普通的对象：
categories = obj["BroaderSounds"]broaderSounds = Select[DeleteCases[exampleData, a], AudioInstanceQ[#, Alternatives@@categories]&];Keys[similarSounds]用 AudioIdentify 识别更大的相关声音的列表：
categories = DeleteDuplicates@Flatten@Values[AudioIdentify[a, All, All, "BroaderSounds"]]在 ExampleData 集合中查找类似的声音：
similarSounds = Select[DeleteCases[exampleData, a], AudioInstanceQ[#, Alternatives@@categories]&];Keys[similarSounds]属性和关系 (2)
AudioInstanceQ 和 AudioIdentify 的功能互补：
a = ExampleData[{"Audio", "Drums"}];obj = AudioIdentify[a]将识别结果传递给 AudioInstanceQ：
AudioInstanceQ[a, obj]AudioIdentify[a, All, 1, "Probability"]p = First[Values[%]]AudioInstanceQ[a, obj, AcceptanceThreshold -> p + $MachineEpsilon]如果被测试对象不属于假定的类别之一（如果已指定），则为被测试对象指定最小可接受概率将无效.
AudioInstanceQ[Audio["ExampleData/rule30.wav"], "animal"]AudioInstanceQ[Audio["ExampleData/rule30.wav"], "animal", AcceptanceThreshold -> .1]AudioInstanceQ[Audio["ExampleData/rule30.wav"], "guitar", "animal"]指定非常低的可接受阈值将产生否定结果，因为“吉他”的声音不属于“动物”类别：
AudioInstanceQ[Audio["ExampleData/rule30.wav"], "guitar", "animal", AcceptanceThreshold -> .1]
Wolfram Research (2020)，AudioInstanceQ，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioInstanceQ.html.
文本
Wolfram Research (2020)，AudioInstanceQ，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioInstanceQ.html.
CMS
Wolfram 语言. 2020. "AudioInstanceQ." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioInstanceQ.html.
APA
Wolfram 语言. (2020). AudioInstanceQ. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/AudioInstanceQ.html 年