Howtosignalprocessing
Karena MFCC secara persepsi termotivasi (skala MEL adalah skala persepsi pitch), mereka lebih baik diadopsi untuk mewakili sinyal audio dan mereka biasanya digunakan dalam pengenalan suara [8] .
- Mengapa MFCC digunakan?
- Mengapa kita menggunakan ekstraksi fitur MFCC?
- Apa itu MFCC dalam pengenalan emosi ucapan?
- Apa yang diukur MFCC?
Mengapa MFCC digunakan?
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 kita menggunakan ekstraksi fitur MFCC?
MFCC-Koefisien Cepstral-Frekuensi Melk
Fitur ini adalah salah satu metode terpenting untuk mengekstrak fitur sinyal audio dan digunakan secara utama setiap kali bekerja pada sinyal audio.
Apa itu MFCC dalam pengenalan emosi ucapan?
Teknik Koefisien Cepstral (MFCC) MEL digunakan untuk mengenali emosi seorang pembicara dari suara mereka. Sistem yang dirancang divalidasi untuk emosi yang bahagia, sedih dan marah dan efisiensinya sekitar 80%.
Apa yang diukur 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.
