Howtosignalprocessing
- ¿Cómo se explica MFCC??
- ¿Qué representan los coeficientes de MFCC??
- ¿Cómo se visualiza MFCC??
- ¿Cuál es la salida de MFCC??
¿Cómo se explica MFCC??
Los coeficientes cepstrales de frecuencia MEL (MFCC) de una señal son un pequeño conjunto de características (generalmente alrededor de 10-20) que describen de manera concisa la forma general de una envoltura espectral. En Mir, a menudo se usa para describir el timbre.
¿Qué representan los coeficientes de MFCC??
En el procesamiento de sonido, el Cepstrum Mel-Frequency (MFC) es una representación del espectro de potencia a corto plazo de un sonido, basado en una transformación de coseno lineal de un espectro de potencia logarítmica en una escala de frecuencia de MEL no lineal de frecuencia. Los coeficientes cepstrales de la frecuencia MEL (MFCC) son coeficientes que constituyen colectivamente un MFC.
¿Cómo se visualiza MFCC??
Matplotlib con pitón
Calcule las funciones de MFCC desde una señal de audio. Crear una figura y un conjunto de subtramas. Muestra los datos como una imagen, yo.mi., en un ráster regular 2D. Para mostrar la figura, use el método show ().
¿Cuál es la salida de MFCC??
La salida después de aplicar MFCC es una matriz que tiene vectores de características extraídos de todos los marcos. En esta matriz de salida, las filas representan los números de cuadro correspondientes y las columnas representan coeficientes de vectores de características correspondientes [1-4]. Finalmente, esta matriz de salida se utiliza para el proceso de clasificación.
