Jak trenować i testować głęboką sieć neuronową za pomocą funkcji MFCC?

1. Co to jest MFCC w głębokim uczeniu się?
2. Jakie cechy są wyodrębnione z MFCC?
3. Czy MFCC jest maszyną do nauki?
4. Dlaczego MFCC jest używany do ekstrakcji cech?

Co to jest MFCC w głębokim uczeniu się?

Te współczynniki, zwane współczynnikami cepstralnymi Mel-częstotliwości (MFCC), są ostatecznymi funkcjami używanymi w wielu modelach uczenia maszynowego przeszkolonego na podstawie danych audio!

Jakie cechy są wyodrębnione z 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.

Czy MFCC jest maszyną do nauki?

(1) MFCC (współczynniki cepstralne MEL-częstotliwości):

A.k.„Najczęściej rozważane współczynniki”, MFCC jest to, że jedną z funkcji, którą można zobaczyć w dowolnym eksperymencie uczenia maszynowego z udziałem plików audio.

Dlaczego MFCC jest używany do ekstrakcji cech?

Zaobserwowano, że wyodrębnienie funkcji z sygnału audio i wykorzystanie go jako wejścia do modelu podstawowego zapewni znacznie lepszą wydajność niż bezpośrednio, biorąc pod uwagę surowy sygnał audio jako wejście. MFCC to szeroko stosowana technika wyodrębniania funkcji z sygnału audio.