Dlaczego MFCC jest używany w rozpoznawaniu mowy

Ponieważ MFCC jest percepcyjnie motywowany (Mel Scale jest percepcyjną skalą wysokości), lepiej przyjmowane są do reprezentowania sygnału audio i są one powszechnie stosowane w rozpoznawaniu mowy [8] .

1. Dlaczego używane są MFCC?
2. Dlaczego używamy ekstrakcji funkcji MFCC?
3. Co to jest MFCC w rozpoznawaniu emocji mowy?
4. Co mierzy MFCC?

Dlaczego używane są MFCC?

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 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.

Co to jest MFCC w rozpoznawaniu emocji mowy?

Technika współczynnika cepstralnego (MFCC) MEL służy do rozpoznania emocji głośnika z ich głosu. Zaprojektowany system został zatwierdzony dla emocji szczęśliwych, smutnych i gniewu, a wydajność wynosiła około 80%.

Co mierzy 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.