So trainieren und testen Sie das tiefe neuronale Netzwerk mithilfe von MFCC -Funktionen?

1. Was ist MFCC in Deep Learning??
2. Welche Merkmale aus MFCC extrahiert werden?
3. Ist MFCC eine Lernmaschine?
4. Warum wird MFCC für die Feature -Extraktion verwendet??

Was ist MFCC in Deep Learning??

Diese Koeffizienten, die als Melfrequenz-Cepstral-Koeffizienten (MFCCs) bezeichnet werden!

Welche Merkmale aus MFCC extrahiert werden?

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.

Ist MFCC eine Lernmaschine?

(1) MFCC (Melfrequenz-Cepstral-Koeffizienten):

EIN.k.MFCC ist eine "am meisten frequent betrachtete Koeffizienten" und ist eine Funktion, die Sie in jedem maschinellen Lernexperiment mit Audiodateien sehen würden.

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.