Howtosignalprocessing
Parce que le MFCC est motivé par perceptation (l'échelle MEL est une échelle perceptuelle des hauteurs), ils sont mieux adoptés pour représenter le signal audio et ils sont couramment utilisés dans la reconnaissance vocale [8] .
- Pourquoi le MFCC est-il utilisé?
- Pourquoi utilisons-nous l'extraction des fonctionnalités MFCC?
- Qu'est-ce que le MFCC dans la reconnaissance des émotions de la parole?
- Que mesure MFCC?
Pourquoi le MFCC est-il utilisé?
Les MFCC sont des fonctionnalités populaires extraites des signaux de la parole pour une utilisation dans les tâches de reconnaissance. Dans le modèle de discours à filtre source, le MFCC représente le filtre (voies vocales). La réponse en fréquence du tractus vocal est relativement fluide, tandis que la source de la parole exprimée peut être modélisée comme un train impulsif.
Pourquoi utilisons-nous l'extraction des fonctionnalités MFCC?
MFCC - Coefficients cepstraux de la Mel-Frequency
Cette fonctionnalité est l'une des méthodes les plus importantes pour extraire une fonctionnalité d'un signal audio et est utilisée principalement chaque fois que vous travaillez sur des signaux audio.
Qu'est-ce que le MFCC dans la reconnaissance des émotions de la parole?
Mel Fréquence CEPSTRAL Coefficient (MFCC) La technique est utilisée pour reconnaître l'émotion d'un locuteur de sa voix. Le système conçu a été validé pour les émotions heureuses, tristes et de colère et l'efficacité s'est avérée être d'environ 80%.
Que mesure 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.
