使用机器学习处理信号，我以语音信号为例。常见的声学信号特征有：这些是声学信号中，常见的手工特征。针对特定的信号，会有一些常用的特征。一些通用的方法有：小波分解，信号分解（提取信号不同频率的特质）、主成分分解等。可以根据问题，先提取信号特征，再将特征输入到机器学习模型中进行建模分析。此外，机器学习（深度学习）技术本身也可以做信号特征的处理，比如以传统的全连接神经网络构造自编码器，或者是以卷积为基的深度学习自编码器（注意要信号的维度来选择不同的网络结构），这些都可以用来提取信号的特征+输出最终结果（
信号处理算法
2023-09-04
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