Howtosignalprocessing
- ¿Por qué se usa MFCC en la clasificación de audio??
- ¿Qué es el algoritmo MFCC??
- ¿Cuáles son las características de 39 MFCC??
- ¿Qué es MFCC en el aprendizaje automático??
¿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.
¿Qué es el algoritmo MFCC??
Los MFCC se usan comúnmente como características en los sistemas de reconocimiento de voz, como los sistemas que pueden reconocer automáticamente los números hablados en un teléfono. Los MFCC también encuentran cada vez más usos en aplicaciones de recuperación de información musical, como clasificación de género, medidas de similitud de audio, etc.
¿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.
¿Qué es MFCC en el aprendizaje automático??
Estos coeficientes, llamados coeficientes Cepstrales Mel-Frequency (MFCC), son las características finales utilizadas en muchos modelos de aprendizaje automático capacitados en datos de audio!
