Howtosignalprocessing
Debido a que MFCC está perceptualmente motivado (la escala MEL es una escala perceptiva de lanzamientos), se adoptan mejor para representar la señal de audio y se usan comúnmente en el reconocimiento de voz [8] .
- ¿Por qué se usa MFCC??
- ¿Por qué usamos la extracción de funciones MFCC??
- ¿Qué es MFCC en el reconocimiento de emociones del habla??
- ¿Qué mide MFCC??
¿Por qué se usa MFCC??
MFCC son características populares extraídas de señales de habla para su uso en tareas de reconocimiento. En el modelo de habla de origen de origen, se entiende que MFCC representa el filtro (tracto vocal). La respuesta de frecuencia del tracto vocal es relativamente suave, mientras que la fuente del habla expresa se puede modelar como un tren de impulso.
¿Por qué usamos la extracción de funciones MFCC??
MFCC-Coeficientes de Cepstrales Mel-Frequency
Esta característica es uno de los métodos más importantes para extraer una característica de una señal de audio y se utiliza principalmente cada vez que trabaja en señales de audio.
¿Qué es MFCC en el reconocimiento de emociones del habla??
La técnica de coeficiente cepstral de frecuencia MEL (MFCC) se utiliza para reconocer la emoción de un altavoz de su voz. El sistema diseñado fue validado para emociones felices, tristes y de ira y se encontró que la eficiencia era de aproximadamente el 80%.
¿Qué mide 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.
