Howtosignalprocessing
- Was ist die LPC -Feature -Extraktion?
- Warum wird MFCC für die Feature -Extraktion verwendet??
- Ist MFCC eine Feature -Extraktion?
- Was ist Cepstral -Merkmal??
Was ist die LPC -Feature -Extraktion?
Lineare Vorhersagekoeffizienten (LPC) imitiert den menschlichen Stimmtrakt [16] und verleiht ein robustes Sprachmerkmal. Es bewertet das Sprachsignal, indem es die Formanten nähert, seine Auswirkungen vom Sprachsignal entfernen und die Konzentration und Frequenz des linken Rückstands abschätzen.
Warum wird MFCC für die Feature -Extraktion verwendet??
Es wird beobachtet, dass das Extrahieren von Merkmalen aus dem Audiosignal und die Verwendung als Eingabe in das Basismodell eine viel bessere Leistung erzeugt als direkt unter Berücksichtigung des Roh -Audiosignals als Eingang. MFCC ist die weit verbreitete Technik zum Extrahieren der Merkmale aus dem Audiosignal.
Ist MFCC eine Feature -Extraktion?
Die MFCC -Feature -Extraktionstechnik enthält im Grunde genommen das Fenster des Signals, das Anwenden des DFT, das Aufnehmen des Protokolls der Größenordnung und das Verziehen der Frequenzen auf einer MEL -Skala, gefolgt von der Anwendung des inversen DCT. Die detaillierte Beschreibung verschiedener Schritte, die an der MFCC -Feature -Extraktion beteiligt sind.
Was ist Cepstral -Merkmal??
Das Cepstrum ist eine Darstellung, die bei der homomorphen Signalverarbeitung verwendet wird, um Signale zu konvertieren, die durch Faltung (wie eine Quelle und Filter) in Summen ihrer CEPSTRA kombiniert werden, für die lineare Trennung. Insbesondere das Power Cepstrum wird häufig als Merkmalsvektor zur Darstellung der menschlichen Stimme und der musikalischen Signale verwendet.
