Howtosignalprocessing
- Was ist MFCC in Audio?
- Wie wird MFCC berechnet??
- Wie viele MFCC -Funktionen gibt es?
- So verwenden Sie MFCC in Python?
Was ist MFCC in Audio?
In der Schallverarbeitung ist das Mel-Frequenz-Cepstrum (MFC) eine Darstellung des Kurzzeitleistungspektrums eines Schalls, basierend auf einer linearen Cosinus-Transformation eines logarithmischen Leistungsspektrums auf einer nichtlinearen Mel-Skala der Frequenz. Melfrequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCCs) sind Koeffizienten, die gemeinsam einen MFC ausmachen.
Wie wird MFCC berechnet??
Derivate werden berechnet, indem die Differenz dieser Koeffizienten zwischen den Proben des Audiosignals übernommen wird, und es wird helfen, zu verstehen, wie der Übergang auftritt. Daher generiert die MFCC -Technik insgesamt 39 Merkmale aus jeder Audiosignal -Probe, die als Eingabe für das Spracherkennungsmodell verwendet werden.
Wie viele MFCC -Funktionen gibt es?
MFCC hat 39 Funktionen. Wir schließen 12 und was sind der Rest. Der 13. Parameter ist die Energie in jedem Rahmen.
So verwenden Sie MFCC in Python?
MFCC-Melfrequenz-Cepstralkoeffizienten
MFCC wird verwendet, um MFCCs eines Signals zu berechnen. Wenn Sie die Form von MFCCs drucken, erhalten Sie, wie viele MFCCs berechnet werden, wie viele Frames. Der erste Wert repräsentiert die Anzahl der berechneten MFCCs und ein anderer Wert entspricht einer Anzahl der verfügbaren Frames.
