Howtosignalprocessing
- Warum ist MFCC wichtig für die Spracherkennung?
- Wie MFCC -Merkmale für die Spracherkennung extrahiert werden?
- Warum sind MFCC so beliebt??
- Was sind die Vorteile von MFCC??
Warum ist MFCC wichtig für die Spracherkennung?
MFCC sind beliebte Merkmale, die aus Sprachsignalen für die Verwendung in Erkennungsaufgaben extrahiert wurden. Im Sprachmodell des Quellfilters wird MFCC als Filter (Stimmtrakt) verstanden. Der Frequenzgang des Stimmtrakts ist relativ glatt, während die Quelle der Sprache als Impulszug modelliert werden kann.
Wie MFCC -Merkmale für die Spracherkennung 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.
Warum sind MFCC so beliebt??
Die MFCC -Technik ist am beliebtesten, hat eine enorme Leistung und wird in den Sprecher- und Spracherkennungssystemen ausführlich eingesetzt [35, 36]. Es basiert auf einer logarithmischen Skala und kann die menschliche Hörreaktion besser schätzen als die anderen Cepstral -Merkmalextraktionstechniken [37, 38]. ...
Was sind die Vorteile von MFCC??
Der Vorteil von MFCC besteht. Die SVD/PCA-Technik wird verwendet, um die wichtigen Merkmale aus der B-Distribution-Darstellung herauszuholen.
