Howtosignalprocessing
- Warum wird MFCC in der Audioklassifizierung verwendet??
- Was sind die 39 MFCC -Funktionen??
- Wie erklären Sie MFCC?
- Was repräsentieren MFCC -Koeffizienten?
Warum wird MFCC in der Audioklassifizierung 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.
Was sind die 39 MFCC -Funktionen??
Die Parameter von 39 MFCC -Merkmalen sind also 12 Cepstrum -Koeffizienten plus der Energiebegriff. Dann haben wir 2 weitere Sätze, die dem Delta und den Doppeldelta -Werten entsprechen. Als nächstes können wir die Feature -Normalisierung durchführen. Wir normalisieren die Merkmale mit ihrem Mittelwert und teilen sie durch seine Varianz auf.
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.
