我在 MATLAB 中开发了两种不同的方法，旨在分析一首流行歌曲，然后自动创建一个包含部分合唱部分的 30 秒音频缩略图(预览剪辑)。
两种方法都有不同的结果:
- 第一种方法可以为每个轨道创建一个缩略图，设法在 50 首测试歌曲中的 40 首中找到副歌部分
- 第二种方法只成功处理了 50 首歌曲中的 30 首，并且在这 30 首歌曲中找到了 21 次副歌部分。
显然我知道哪种方法更好，但我需要在报告中描述和解释结果，这需要证明适当的统计测试。
其他学术论文以前使用 f 检验来做到这一点，但由于他们的方法非常优越，他们的目标通常涉及以 100% 的准确度检测合唱开始时间。
我的目标更加轻松，因为我只是在寻找生成的缩略图以包含合唱的任何部分，而不管开始。
任何人都可以建议一些我可以探索的关于我的项目的客观测试吗？这是我第一次进行这样的调查，所以我的经验/知识非常少。
谢谢!
最佳答案
可能，您的方法是使用时间剪辑来格式化您的歌曲轨道，以获得有关声音类型(合唱等)的相关信息。在像 CoolEdit 这样的声音编辑器中，您可以设置时间剪辑并为它们分配名称，如“合唱”、“暂停”、“音乐”……然后，您必须提取剪辑信息以导入 Matlab。对于 Windows 32，可以使用来自 http://www.pallier.org/ressources/wspot/sig2wav/toolswav.html 的实用程序 Wav2labs ; http://www.pallier.org/ressources/wspot/sig2wav/Wav2labs.exe该程序提取文本文件，您可以使用 Matlab textscan 函数读取。
毕竟，只有分割精度必须进行，例如正确识别信号类型(合唱/非合唱)的百分比时间
或者更准确地说明你的问题
关于testing - 我应该如何客观地测试我的程序结果？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3815531/