A. 什麼是fgm演算法
FGM演算法是一種特徵生成方法。
FGM演算法，即特徵生成方法，是一種在機器學習和數據挖掘領域中常用的演算法。其主要目的是從原始數據中提取和生成對於模型訓練更有意義的特徵。
在詳細解釋FGM演算法前，我們先簡單了解一下特徵工程。特徵工程是一種數據預處理方法，目的是最大限度地從原始數據中提取並加工出對模型訓練最有用的信息。而FGM演算法就是特徵工程中一種重要的方法。
FGM演算法的核心思想是，通過對原始數據進行一定的轉換和處理，生成對於模型訓練更為有效的特徵表示。這種轉換可以基於各種數學函數、統計方法或者機器學習演算法來完成。生成的特徵應該能夠捕捉到數據的內在規律和結構，從而幫助模型更好地進行學習和預測。
在具體實施FGM演算法時，需要根據具體問題和數據的特點來設計合適的特徵生成策略。這可能包括數據的歸一化、離散化處理，特徵的交叉、組合，以及通過某些演算法進行特徵降維等。生成的這些特徵會作為模型的輸入，幫助模型在訓練過程中捕捉數據中的復雜模式和關系。
總的來說，FGM演算法在特徵工程中扮演著重要的角色，它能夠幫助我們從原始數據中提取出有用的信息，為模型的訓練和預測提供更有價值的輸入。通過合理地運用FGM演算法，我們可以提高模型的性能和效果，從而在實際應用中取得更好的結果。
B. 數據挖掘十大演算法
數據挖掘十大演算法包括：決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、K均值聚類、Apriori演算法、線性回歸、主成分分析、AdaBoost演算法以及神經網路。
決策樹是一種基於樹結構的分類和回歸方法，通過屬性選擇指標構建樹，並在每個節點上進行分裂，以遞歸地劃分數據並生成決策規則。隨機森林則是一種集成學習方法，它利用多個決策樹進行投票或平均預測，以提高准確性和穩定性。
樸素貝葉斯演算法基於貝葉斯定理和特徵條件獨立性假設，適用於分類和文本分析。它簡單快速，特別適用於高維數據和大規模數據集。支持向量機是一種二分類模型，通過找到最優超平面來實現分類，具有良好的泛化能力和對高維數據的適應性。
K均值聚類是一種無監督學習演算法，用於將數據集劃分為K個簇，通過最小化數據點與其所屬簇中心之間的平方距離來優化。Apriori演算法則用於挖掘頻繁項集和關聯規則，它通過迭代生成候選項集，並利用支持度和置信度等指標篩選出頻繁項集和相關規則。
線性回歸用於建立特徵與目標變數之間的線性關系模型，通過最小化殘差平方和來擬合數據。主成分分析是一種降維技術，它通過線性變換將原始特徵投影到新的正交特徵空間，以提取數據集中的主要特徵。
AdaBoost演算法是一種集成學習方法，通過迭代訓練多個弱分類器並加權投票來構建一個強分類器。它在每輪迭代中調整樣本權重，重點關注錯誤分類樣本。最後，神經網路是一種模擬人腦神經元結構和功能的模型，它通過多個層次的神經元節點和權重連接來學習數據的復雜非線性關系。
這些演算法在數據挖掘領域具有廣泛應用，每個演算法都有其獨特的優勢和適用場景。例如，決策樹和隨機森林在處理具有多種屬性的數據時表現出色，而樸素貝葉斯和支持向量機則適用於文本分類和模式識別等任務。K均值聚類和Apriori演算法常用於市場分析和購物籃分析等場景，而線性回歸和主成分分析則用於數據降維和特徵提取等任務。AdaBoost演算法和神經網路則在處理復雜分類問題時具有顯著優勢。
C. 基於Fbank的語音數據特徵提取
Fbank是需要語音特徵參數提取方法之一，因其獨特的基於倒譜的提取方式，更加的符合人類的聽覺原理，因而也是最為普遍、最有效的語音特徵提取演算法。基於濾波器組的特徵 Fbank(Filter bank)， Fbank 特徵提取方法就是相當 於 MFCC 去掉最後一步的離散餘弦變換（有損變換），跟 MFCC 特徵， Fbank 特徵保留了更多的原始語音數據。
MFCC語音特徵的提取過程，如下圖：
需要對語音信號進行預加重、分幀、加窗等等處理，而這些處理的方式均是為了能夠最大化語音信號的某些信息，以達到最好特徵參數的提取。
語音讀取及可視化：
結果：
預加重其實就是將語音信號通過一個高通濾波器，來增強語音信號中的高頻部分，並保持在低頻到高頻的整個頻段中，能夠使用同樣的信噪比求頻譜。在本實驗中，選取的高通濾波器傳遞函數為：
預加重系數 a=0.97
式中a的值介於0.9-1.0之間，我們通常取0.97。同時，預加重也是為了消除發生過程中聲帶和嘴唇的效應，來補償語音信號受到發音系統所抑制的高頻部分，也為了突出高頻的共振峰。
結果：
分幀是指在跟定的音頻樣本文件中，按照某一個固定的時間長度分割，分割後的每一片樣本，稱之為一幀，這里需要區分時域波形中的幀，分割後的一幀是分析提取Fbank的樣本，而時域波形中的幀是時域尺度上對音頻的采樣而取到的樣本。
分幀是先將N個采樣點集合成一個觀測單位，也就是分割後的幀。通常情況下N的取值為512或256，涵蓋的時間約為20-30ms。也可以根據特定的需要進行N值和窗口間隔的調整。為了避免相鄰兩幀的變化過大，會讓兩相鄰幀之間有一段重疊區域，此重疊區域包含了M個取樣點，一般M的值約為N的1/2或1/3。
語音識別中所採用的信號采樣頻率一般為8kHz或16kHz。以8kHz來說，若幀長度為256個采樣點，則對應的時間長度是256/8000×1000=32ms。本次實驗中所使用的采樣率(Frames Per Second)16kHz，窗長25ms（400個采樣點），窗間隔為10ms（160個采樣點）。
結果：
在對音頻進行分幀之後，需要對每一幀進行加窗，以增加幀左端和右端的連續性，減少頻譜泄漏。在提取Fbank的時候，比較常用的窗口函數為Hamming窗。
假設分幀後的信號為 S(n),n=0,1,2…,N-1，其中N為幀的大小，那麼進行加窗的處理則為：
W(n)的形式如下：
不同的a值會產生不同的漢明窗，一般情況下a取值0.46。進行值替換後，W(n)則為：
對應的漢明窗時域波形類似下圖：
結果：
由於信號在時域上的變換通常很難看出信號的特性，所有通常將它轉換為頻域上的能量分布來觀察，不同的能量分布，代表不同語音的特性。所以在進行了加窗處理後，還需要再經過離散傅里葉變換以得到頻譜上的能量分布。對分幀加窗後的各幀信號進行快速傅里葉變換得到各幀的頻譜。並對語音信號的頻譜取模平方得到語音信號的功率譜。設語音信號的DFT為：
能量的分布為：
下圖是有頻譜到功率譜的轉換結果示意圖：
結果：
Fbank考慮到了人類的聽覺特徵，先將線性頻譜映射到基於聽覺感知的Mel非線性頻譜中，然後轉換到倒譜上。 在Mel頻域內，人對音調的感知度為線性關系。舉例來說，如果兩段語音的Mel頻率相差兩倍，則人耳聽起來兩者的音調也相差兩倍。Mel濾波器的本質其實是一個尺度規則，通常是將能量通過一組Mel尺度的三角形濾波器組，如定義有M個濾波器的濾波器組，採用的濾波器為三角濾波器，中心頻率為 f(m),m=1,2…M，M通常取22-26。f(m)之間的間隔隨著m值的減小而縮小，隨著m值的增大而增寬，如圖所示：
從頻率到Mel頻率的轉換公式為：
其中 f 為語音信號的頻率，單位赫茲（Hz）。
假如有10個Mel濾波器（在實際應用中通常一組Mel濾波器組有26個濾波器。），首先要選擇一個最高頻率和最低頻率，通常最高頻率為8000Hz，最低頻率為300Hz。使用從頻率轉換為Mel頻率的公式將300Hz轉換為401.25Mels，8000Hz轉換為2834.99Mels，由於有10個濾波器，每個濾波器針對兩個頻率的樣點，樣點之間會進行重疊處理，因此需要12個點，意味著需要在401.25和2834.99之間再線性間隔出10個附加點，如：
現在使用從Mel頻率轉換為頻率的公式將它們轉換回赫茲：
將頻率映射到最接近的DFT頻率：
於是，我們得到了一個由10個Mel濾波器構成的Mel濾波器組。
D. 文本特徵選擇和提取
文本特徵選擇和提取的主要方法和考慮因素如下：
主要方法： 基於統計的特徵提取方法： 詞頻：一個詞在文檔中出現的次數。 文檔頻次：在整個數據集中包含該單詞的文檔數量。 TFIDF：結合了詞頻和文檔頻次，考慮了詞在文檔中的重要程度和文檔區分度。 互信息、期望交叉熵、二次信息熵：通過統計獨立關系來度量特徵對於主題的區分度。 信息增益：通過計算信息增益來度量特徵的預測能力。
基於信息理論的特徵提取方法：
基於機器學習的特徵提取方法：
基於語義的特徵抽取方法：
考慮因素： 詞頻：詞在文檔中出現的次數。 詞性：詞的語法分類，如名詞、動詞等。 文檔頻次：詞在整個數據集中出現的文檔數量。 標題、位置：詞在文檔中的位置，如標題、段落開頭等。 句法結構：詞的語法結構和句子結構。 專業詞庫：特定領域的專業詞彙。 信息熵：衡量信息不確定性的度量。 文檔：整體文檔內容和結構。 詞語長度：詞的長度，可能影響其重要性。 單詞的區分能力：詞在區分不同文檔或主題時的能力。 詞語直徑：可能指詞在文本中的跨度或影響范圍。 首次出現位置：詞在文檔中的首次出現位置。 詞語分布偏差：詞在文檔中分布的均勻性或偏差。
特徵提取的一般步驟包括統計特徵、計算特徵權重、排序特徵、選取特徵，這些步驟共同構成了文本特徵選擇和提取的完整流程。