MFCC menjelaskan

1. Bagaimana Anda menjelaskan MFCC?
2. Apa yang dilakukan MFCC?
3. Bagaimana MFCC digunakan dalam pengenalan ucapan?
4. Mengapa MFCC digunakan untuk ekstraksi fitur?

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 dilakukan MFCC?

MFCC biasanya digunakan sebagai fitur dalam sistem pengenalan suara, seperti sistem yang secara otomatis dapat mengenali angka yang diucapkan ke dalam telepon. MFCC juga semakin menemukan kegunaan dalam aplikasi pengambilan informasi musik seperti klasifikasi genre, ukuran kesamaan audio, dll.

Bagaimana MFCC digunakan dalam pengenalan ucapan?

MFCC adalah fitur populer yang diekstraksi dari sinyal ucapan untuk digunakan dalam tugas pengakuan. Dalam model pembicaraan sumber-filter, MFCC dipahami untuk mewakili filter (saluran vokal). Respons frekuensi saluran vokal relatif halus, sedangkan sumber ucapan suara dapat dimodelkan sebagai kereta impuls.

Mengapa MFCC digunakan untuk ekstraksi fitur?

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.