Wyodrębnij informacje o słowach z MFCC

1. Jak wyodrębnić funkcje MFCC?
2. Jakie jest wyjście ekstrakcji funkcji MFCC?
3. Dlaczego używamy ekstrakcji funkcji MFCC?

Jak wyodrębnić funkcje MFCC?

Technika ekstrakcji funkcji MFCC obejmuje zasadniczo okno sygnału, zastosowanie DFT, przyjmowanie dziennika wielkości, a następnie wypaczenie częstotliwości w skali MEL, a następnie zastosowanie odwrotnego DCT.

Jakie jest wyjście ekstrakcji funkcji MFCC?

Wyjście po zastosowaniu MFCC to macierz z wektorami cech wyodrębnionych ze wszystkich ramek. W tej macierzy wyjściowej wiersze reprezentują odpowiednie liczby ramek i kolumny reprezentują odpowiednie współczynniki wektora funkcji [1-4]. Wreszcie ta macierz wyjściowa jest używana do procesu klasyfikacji.

Dlaczego używamy ekstrakcji funkcji MFCC?

MFCC-współczynniki cepstralne Mel-częstotliwość

Ta funkcja jest jedną z najważniejszych metod wyodrębnienia funkcji sygnału audio i jest używana głównie za każdym razem, gdy pracuje nad sygnałami audio.