Wie interpretiere ich diese MFCC -Graphen??

1. Wie erklären Sie MFCC?
2. Was repräsentieren MFCC -Koeffizienten?
3. Wie visualisieren Sie MFCC??
4. Was ist die Ausgabe von MFCC??

Wie erklären Sie MFCC?

Die MEL-Frequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCCs) eines Signals sind ein kleiner Satz von Merkmalen (normalerweise ca. 10-20), die die Gesamtform einer Spektralhülle präzise beschreiben. In Mir wird es oft verwendet, um Timbre zu beschreiben.

Was repräsentieren MFCC -Koeffizienten?

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 visualisieren Sie MFCC??

Matplotlib mit Python

Berechnen Sie MFCC -Funktionen aus einem Audiosignal. Erstellen Sie eine Figur und eine Reihe von Nebenhandlungen. Zeigen Sie die Daten als Bild an, ich.e., auf einem 2D -regulären Raster. Verwenden Sie zur Anzeige der Abbildung show () Methode.

Was ist die Ausgabe von MFCC??

Die Ausgabe nach dem Auftragen von MFCC ist eine Matrix mit Funktionsvektoren, die aus allen Frames extrahiert werden. In dieser Ausgangsmatrix repräsentieren die Zeilen die entsprechenden Frame-Nummern und Spalten entsprechende Merkmalsvektorkoeffizienten [1-4]. Schließlich wird diese Ausgangsmatrix für den Klassifizierungsprozess verwendet.