Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que DCT dans MFCC?
- Comment expliquez-vous MFCC?
- Quelle est la sortie de l'extraction des fonctionnalités MFCC?
- Pourquoi utilisons-nous une transformée de cosinus discrète?
Qu'est-ce que DCT dans MFCC?
DCT est la dernière étape du processus principal de l'extraction des fonctionnalités MFCC. Le concept de base de DCT est la valeur corrélée du spectre MEL afin de produire une bonne représentation de la propriété Spectral local. Fondamentalement, le concept de DCT est le même que la transformée de Fourier inverse.
Comment expliquez-vous MFCC?
Les coefficients cepstraux de la fréquence de MEL (MFCC) d'un signal sont un petit ensemble de caractéristiques (généralement environ 10-20) qui décrivent de manière concise la forme globale d'une enveloppe spectrale. Dans Mir, il est souvent utilisé pour décrire le timbre.
Quelle est la sortie de l'extraction des fonctionnalités MFCC?
La sortie après application MFCC est une matrice ayant des vecteurs de fonctionnalité extraits de toutes les trames. Dans cette matrice de sortie, les lignes représentent les nombres de trame et les colonnes correspondants représentent les coefficients de vecteur de caractéristiques correspondants [1-4]. Enfin, cette matrice de sortie est utilisée pour le processus de classification.
Pourquoi utilisons-nous une transformée de cosinus discrète?
Une transformée de cosinus discrète est utilisée dans la compression d'images avec perte car elle a un compactage d'énergie très fort, i.e., Sa grande quantité d'informations est stockée dans une composante de très basse fréquence d'un signal et de reposer une autre fréquence ayant de très petites données qui peuvent être stockées en utilisant très moins de bits (généralement, au plus 2 ...
