PCA音频特征提取与分类：Matlab到Python的演进

资源摘要信息:"PCA特征提取的Matlab代码-axisaudio:轴音频" PCA（主成分分析）是一种常用的统计方法，它可以通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些新变量称为主成分。PCA广泛应用于数据降维、特征提取等领域，可以帮助我们提取数据中的主要特征，并减少数据的维度。 在音频处理领域，PCA特征提取可以用于音频分类、分割和应用。例如，通过提取音频信号的主成分，我们可以对音频信号进行降维，使得分类器或者分割器的处理更为高效。 标题中提到的"axisaudio:轴音频"可能是一个特定的音频处理库或者项目。虽然在描述中没有明确提及axisaudio库的具体功能，但是从上下文中可以推断出，这个库可能是一个音频处理库，包含音频特征提取、分类、分割等操作。 描述中提到了一系列与音频处理相关的时间点和更新内容，例如： - 2017年1月支持mp3文件的特征提取、分类和分割，使用了pydub库。 - 2016年9月新增了基于sklearn库的分段分类器，如随机森林、额外的树和梯度提升等。 - 2016年8月进行了更新，不再使用mlpy库，转而使用scikit-learn进行SVM、PCA等操作，并且简化了依赖项。 - 2016年1月提到了关于pyAudioAnalysis的PLOS-One论文，这可能是一个公开发表的研究成果，对pyAudioAnalysis库的功能和应用提供了详细说明。 pyAudioAnalysis是一个Python库，它覆盖了广泛的音频分析任务。通过这个库，我们可以完成以下任务： - 提取音频特征和表示，例如MFCCs（梅尔频率倒谱系数）、频谱图、色谱图等。 - 对未知声音进行分类。 - 训练、参数调整和评估音频片段的分类器。 - 检测音频事件并从长录音中排除静音期。 - 执行监督分割（联合分割-分类）和无监督分割。 从描述中我们可以看出，这个库在不断更新和维护，增加新的功能和改进现有功能。例如，在2016年9月，库中加入了新的分段分类器，增强了库对音频处理的能力。 标签中的"系统开源"表明axisaudio库是一个开源项目，用户可以根据开源协议查看和修改源代码，这为研究和开发提供了便利。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个"axisaudio-master"，这意味着我们讨论的Matlab代码资源可能包含在"axisaudio-master"这个文件夹中。"master"通常指代源代码库的主分支，这意味着我们可以获取到axisaudio库的最新和最稳定的代码版本。