Comment interpréter ces graphiques MFCC?

1. Comment expliquez-vous MFCC?
2. Que représentent les coefficients MFCC?
3. Comment visualisez-vous MFCC?
4. Quelle est la sortie de MFCC?

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.

Que représentent les coefficients MFCC?

Dans le traitement sonore, le cepstrum Mel-Frequency (MFC) est une représentation du spectre de puissance à court terme d'un son, basé sur une transformée en cosinus linéaire d'un spectre de puissance de journal sur une échelle de fréquence MEL non linéaire. Les coefficients Cepstral Mel-Frequency (MFCC) sont des coefficients qui constituent collectivement un MFC.

Comment visualisez-vous MFCC?

Matplotlib avec python

Calculez les fonctionnalités MFCC à partir d'un signal audio. Créer une figure et un ensemble de sous-intrigues. Affichez les données en tant qu'image, je.e., Sur un raster régulier 2d. Pour afficher la figure, utilisez la méthode Show ().

Quelle est la sortie de 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.