Clasificación MFCC

1. ¿Por qué se usa MFCC en la clasificación de audio??
2. ¿Cuáles son las características de 39 MFCC??
3. ¿Cómo se explica MFCC??
4. ¿Qué representan los coeficientes de MFCC??

¿Por qué se usa MFCC en la clasificación de audio??

Se observa que extraer características de la señal de audio y usarla como entrada al modelo base producirá un rendimiento mucho mejor que considerar directamente la señal de audio en bruto como entrada. MFCC es la técnica ampliamente utilizada para extraer las características de la señal de audio.

¿Cuáles son las características de 39 MFCC??

Entonces, los 39 parámetros de características MFCC son 12 coeficientes de cepstrum más el término de energía. Luego tenemos 2 conjuntos más correspondientes al delta y los valores del Delta Doble. A continuación, podemos realizar la normalización de la función. Normalizamos las características con su media y las dividimos por su varianza.

¿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.