Howtosignalprocessing
- Apa itu DCT di MFCC?
- Bagaimana Anda menjelaskan MFCC?
- Apa output dari ekstraksi fitur MFCC?
- Mengapa kita menggunakan transformasi kosinus diskrit?
Apa itu DCT di MFCC?
DCT adalah langkah terakhir dari proses utama ekstraksi fitur MFCC. Konsep dasar DCT adalah menghubungkan nilai spektrum Mel sehingga menghasilkan representasi yang baik dari spektral properti lokal. Pada dasarnya konsep DCT sama dengan transformasi Fourier terbalik.
Bagaimana Anda menjelaskan MFCC?
Koefisien cepstral frekuensi MEL (MFCC) dari sinyal adalah serangkaian fitur kecil (biasanya sekitar 10-20) yang secara ringkas menggambarkan bentuk keseluruhan dari amplop spektral. Dalam mir, sering digunakan untuk menggambarkan timbre.
Apa output dari ekstraksi fitur MFCC?
Output setelah menerapkan MFCC adalah matriks yang memiliki vektor fitur yang diekstraksi dari semua bingkai. Dalam matriks output ini, baris mewakili bingkai yang sesuai dan kolom mewakili koefisien vektor fitur yang sesuai [1-4]. Akhirnya matriks output ini digunakan untuk proses klasifikasi.
Mengapa kita menggunakan transformasi kosinus diskrit?
Transformasi kosinus diskrit digunakan dalam kompresi gambar lossy karena memiliki pemadatan energi yang sangat kuat, i.e., sejumlah besar informasinya disimpan dalam komponen frekuensi yang sangat rendah dari sinyal dan istirahat frekuensi lain yang memiliki data yang sangat kecil yang dapat disimpan dengan menggunakan jumlah bit yang sangat sedikit (biasanya, paling banyak 2 ...
