MFCC wyjaśnił

1. Jak wyjaśnić MFCC?
2. Co robią MFCC?
3. W jaki sposób MFCC jest używany w rozpoznawaniu mowy?
4. Dlaczego MFCC jest używany do ekstrakcji cech?

Jak wyjaśnić MFCC?

Cepstralne współczynniki częstotliwości MEL (MFCC) sygnału są małym zestawem cech (zwykle około 10-20), które zwięźle opisują ogólny kształt koperty spektralnej. W miR jest często używany do opisania barwy.

Co robią MFCC?

MFCC są powszechnie używane 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.

W jaki sposób MFCC jest używany w rozpoznawaniu mowy?

MFCC są popularnymi funkcjami wyodrębnionymi z sygnałów mowy do użytku w zadaniach rozpoznawalnych. W modelu mowy z filtrem źródłowym MFCC reprezentuje filtr (przewód głosowy). Odpowiedź częstotliwości przewodu głosowego jest stosunkowo płynna, podczas gdy źródło mowy głosowej można modelować jako pociąg impulsowy.

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.