Klasifikasi MFCC

1. Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?
2. Apa fitur 39 MFCC?
3. Bagaimana Anda menjelaskan MFCC?
4. Apa yang diwakili koefisien MFCC?

Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?

Diamati bahwa mengekstraksi fitur dari sinyal audio dan menggunakannya sebagai input ke model dasar akan menghasilkan kinerja yang jauh lebih baik daripada secara langsung mempertimbangkan sinyal audio mentah sebagai input. MFCC adalah teknik yang banyak digunakan untuk mengekstraksi fitur dari sinyal audio.

Apa fitur 39 MFCC?

Jadi parameter fitur 39 MFCC adalah 12 koefisien cepstrum plus istilah energi. Kemudian kami memiliki 2 set lagi yang sesuai dengan Delta dan nilai delta ganda. Selanjutnya, kita dapat melakukan fitur normalisasi. Kami menormalkan fitur dengan rata -rata dan membaginya dengan variannya.

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 yang diwakili koefisien MFCC?

Dalam pemrosesan suara, cepstrum mel-frekuensi (MFC) adalah representasi dari spektrum daya jangka pendek dari suatu suara, berdasarkan transformasi cosinus linier dari spektrum daya log pada skala frekuensi Mel nonlinier Mel nonlinier. Koefisien Cepstral Melbkquency (MFCC) adalah koefisien yang secara kolektif membentuk MFC.