Model Klasifikasi MFCC

1. Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?
2. Apakah algoritma MFCC?
3. Apakah ciri 39 MFCC?
4. Apakah MFCC dalam Pembelajaran Mesin?

Mengapa MFCC digunakan dalam klasifikasi audio?

Diperhatikan bahawa mengekstrak ciri dari isyarat audio dan menggunakannya sebagai input ke model asas akan menghasilkan prestasi yang lebih baik daripada secara langsung mempertimbangkan isyarat audio mentah sebagai input. MFCC adalah teknik yang digunakan secara meluas untuk mengekstrak ciri -ciri dari isyarat audio.

Apakah algoritma MFCC?

MFCC biasanya digunakan sebagai ciri dalam sistem pengenalan pertuturan, seperti sistem yang secara automatik dapat mengenali nombor yang dituturkan ke dalam telefon. MFCCS juga semakin mencari kegunaan dalam aplikasi pengambilan maklumat muzik seperti klasifikasi genre, langkah persamaan audio, dll.

Apakah ciri 39 MFCC?

Jadi parameter ciri 39 MFCC adalah 12 pekali Cepstrum ditambah istilah tenaga. Kemudian kami mempunyai 2 set lagi yang sepadan dengan Delta dan nilai Delta Double. Seterusnya, kita boleh melakukan normalisasi ciri. Kami menormalkan ciri -ciri dengan min dan membahagikannya dengan variansnya.

Apakah MFCC dalam Pembelajaran Mesin?

Koefisien ini, yang dipanggil pekali cepstral mel-frekuensi (MFCCs), adalah ciri terakhir yang digunakan dalam banyak model pembelajaran mesin yang dilatih dalam data audio!