Howtosignalprocessing
Da MFCC wahrnehmungsell motiviert ist (MEL -Skala ist eine Wahrnehmungsskala der Tonhöhen), werden sie besser angenommen, um ein Audioton zu repräsentieren, und sie werden üblicherweise bei der Spracherkennung verwendet [8] .
- Warum werden MFCC verwendet??
- Warum verwenden wir die MFCC -Funktionextraktion?
- Was ist MFCC in der Erkennung von Sprachemotionen?
- Was misst MFCC?
Warum werden MFCC verwendet??
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.
Warum verwenden wir die MFCC -Funktionextraktion?
MFCC-Melfrequenz-Cepstralkoeffizienten
Diese Funktion ist eine der wichtigsten Methoden, um ein Merkmal eines Audiosignals zu extrahieren, und wird bei der Arbeit an Audiosignalen hauptsächlich verwendet.
Was ist MFCC in der Erkennung von Sprachemotionen?
MEL -Frequenz -Cepstral -Koeffizient (MFCC) -Technik wird verwendet, um die Emotionen eines Sprechers aus seiner Stimme zu erkennen. Das entworfene System wurde für glückliche, traurige und verärgerte Emotionen validiert, und die Effizienz betrug etwa 80%.
Was misst 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.
