Model klasyfikacji MFCC

1. Dlaczego MFCC jest stosowany w klasyfikacji audio?
2. Co to jest algorytm MFCC?
3. Jakie są 39 funkcji MFCC?
4. Co to jest MFCC w uczeniu maszynowym?

Dlaczego MFCC jest stosowany w klasyfikacji audio?

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.

Co to jest algorytm MFCC?

MFCC są powszechnie stosowane jako funkcje w systemach rozpoznawania mowy, takie jak systemy, które mogą automatycznie rozpoznać liczby wypowiadane w telefonie. MFCC coraz częściej znajdują zastosowania w aplikacjach wyszukiwania informacji muzycznych, takich jak klasyfikacja gatunku, miary podobieństwa audio itp.

Jakie są 39 funkcji MFCC?

Tak więc parametry 39 MFCC to 12 współczynników cepstrum oraz termin energetyczny. Następnie mamy jeszcze 2 zestawy odpowiadające wartości delty i podwójnej delty. Następnie możemy wykonać normalizację funkcji. Normalizujemy funkcje za pomocą jej średniej i dzielimy je przez jego wariancję.

Co to jest MFCC w uczeniu maszynowym?

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