關於 梅爾頻譜圖 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#11. 調變頻譜正規化法使用於強健語音辨識之研究Study of ...

這小節將簡單展示本章節所提出的三種新方法對原始MFCC 特徵序列之調變頻譜. 正規化的效果，圖七、圖八與圖九分別為原始第一維梅爾倒頻譜係數(c1)序列分別經. ERTF 法、LSSF ...

#12. 一起幫忙解決難題，拯救IT 人的一天

Audio (MFCC) : 使用梅爾頻率倒譜系數(Mel-Frequency Cepstral ... Spectrogram : 從音頻或感測器數據中提取頻譜圖，非常適合非語音聲音或具有連續 ...

#13. STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱 ...

梅尔频谱 和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式，小编与它们斗争已有一段时间了，在此总结一下使用它们的经验。STFT和声谱图（Spectrogram）声音 ...

#14. 中華民國第57 屆中小學科學展覽會作品說明書第三名 - 國際科展

技術是利用錄製的語音訊號，擷取其梅爾倒頻譜係數( Mel-Frequency Cepstrum ... 可以得到一組梅爾. 倒頻譜係數，圖7 為其示意圖。 圖6. 語音訊號「F702 叫」之頻譜圖 ...

#15. 梅爾頻率倒譜系數_百度百科

... 頻譜的線性變換。梅爾頻率倒譜系數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCCs)就是組成梅爾頻率倒譜的係數。 ... MFCC就是這個倒頻譜圖的幅度(amplitudes)。

#16. 梅尔倒谱系数 - My Blog

将信号分帧，这是所有语音处理的第一步. 每一帧做DFT变换，得到离散频谱. 计算梅尔滤波器组，对信号滤波，并计算每个滤波器滤波之后的能量总和.

#17. 從分類到溝通—— 以機器學習分辨鳥鳴聲姓名 - 第十九屆旺宏 ...

(一) 梅爾頻譜圖(Log-Mel spectrogram). 梅爾頻譜圖是將原訊號經STFT 專換後經過梅爾頻譜轉換後的結果。本次實. 驗大部分皆使用此頻譜圖作為資料集進行訓練。

#18. 調變頻譜分解技術於強健語音辨識之研究Investigating ...

在本論文中的基礎實驗是採用梅爾倒頻譜係數(Mel-frequency Cepstral Coefficients,. MFCC)做為語音特徵參數，取樣頻率(Sampling Rate)為8,000Hz，預強調(Pre-emphasis).

#19. 梅尔频率倒谱系数 - Wikiwand

在聲音處理領域中，梅爾頻率倒譜是基於聲音頻率的非線性梅爾刻度的對數能量頻譜的線性變換。 ... MFCC就是這個倒频谱图的幅度(amplitudes)。一般使用12個係數，與訊框 ...

#20. 語音訊號的梅爾頻率倒譜係數(MFCC)的原理講解及python實現

能量譜. 計算功率譜（周期圖），對語音訊號的頻譜取模平方（取對數或者去平方，因為 ...

#21. 第六章改良式頻譜熵値特徵

節是相同的，觀察的結果如下所示：. 原始. 頻譜熵値. SEMS. LDA. LDA-based. 頻譜熵値. New. Features. 梅爾倒頻譜. 特徵參數. 語音訊號. 特徵參數抽取. 計算頻譜熵値 ...

#22. 基于梅尔谱图分解和模型合并的声场景分类,Applied Acoustics

相同频率仓中的子频谱图共享相同的CNN 子模型。然后通过合并CNN子模型的输出得到整个Mel谱图的预测。实验结果表明，我们提出的算法优于现有系统5.64 ...

#23. 利用ForwardTacotron 創造穩健的神經語言合成 - NVIDIA 部落格

圖2：語音的梅爾聲譜圖。 出現說話者之聲音和聲韻特有的明確形態，使梅爾頻譜圖成為良好的深度學習特徵表示法。

#24. 第13講梅爾倒頻譜係數 - 清華大學開放式課程

梅爾 頻率與頻譜包絡[14:30~]. Mel-Frequency and Spectral Envelope. L13_B. 梅爾倒頻譜係數(1). MFCC (1). L13_C 梅爾倒頻譜係數(2).

#25. (12)发明专利申请

用户通过手机输入语音口令;采用梅尔倒谱技术获得声纹特征参数;用户第二次登陆. 该系统时,输入相同口令,同时通过特征提取获得待 ... 滤波器所求的H. (k)计算频谱能量Ek;.

#26. 梅爾倒頻譜係數(Mel-frequency cepstral coefficients)

Presentation on theme: "梅爾倒頻譜係數(Mel-frequency cepstral coefficients)"— Presentation transcript: 1 梅爾倒頻譜係數(Mel-frequency cepstral coefficients).

#27. 梅尔频率倒谱系数 - 万维百科

在每个梅尔刻度上提取对数能量。 对上面获得的结果进行离散余弦变换，变换到倒频谱域。 MFCC就是这个倒频谱图的幅度(amplitudes) ...

#28. 梅爾頻率倒譜 - 中文百科知識

梅爾 頻率倒譜(Mel-Frequen Cepstrum)是一段聲音的短時功率譜，基於頻率的非線性梅爾刻度(mel scale)的對數能量頻譜的線性預先變換。梅爾頻率倒 ...

#29. jnwpu2020381p162.pdf

统采用基于梅尔滤波器提取的声音特征进行训练来. 对声音样本进行分类，其中最常见的是梅尔频率倒. 谱系数（MFCC）特征以及对数梅尔频谱图（Log⁃mel.

#30. 聲音特徴辨識 - CodiMD

在傅立葉變換中，頻譜圖所呈現的是整個音頻檔的頻率所佔的強度但是，當我們考慮 ... 其中，梅爾倒頻譜為常被使用的分析方法，使用特定的窗函數使得人聲部分被較大程度 ...

#31. 資訊類篇名： 男聲女聲辨辨辨作者

在電腦中最常用到的語音特徵方法就是「梅爾倒頻譜係數」，其中步驟包括. 預強調、音框化、漢明窗、快速傅利葉轉換、倒頻譜係數計算。 圖七MFCC 之步驟. (四)使用程式測試.

#32. 频谱处理可视化教程- 张建的博客 - Alpha

波形与频谱图. MFCC. 三维频谱图. Silence 移除. 重采样-维度减少 ... 可以用librosa python 包计算梅尔功率频谱和MFCC #From this tutorial S ...

#33. 利用频谱特性进行声音分析的改进的梅尔滤波器组结构

[0073] 该系统（100)进一步包括分类器（112)，该分类器被训练成根据识别的主频将所提取的声音的频谱特性进行分类，以检测感兴趣的声音（如在图8的步骤818中所示）。分类器 ...

#34. 让音视频学习变得简单之音频深度学习（3）：数据准备和增强 ...

到目前为止，我们已经了解了声音是如何用数字表示的，并且深度学习了常用声音声谱图的架构、如何在Python中预处理音频数据以生成梅尔频谱图。

#35. 音频知识（二）--MFCCs - 云+社区- 腾讯云

MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用 ... 常说的声谱图或者频谱图是指频域分析，横轴是频率,纵轴是该频率信号的 ...

#36. 基于CQT和梅尔频谱的带有人声的音乐风格转换方法 - 计算机科学

为了解决这些问题,首先提取音乐的CQT 特征和梅尔频谱特征,然后采用CycleGAN 对CQT. 特征和梅尔频谱的联合特征做风格迁移,再通过WaveNet声码器来对迁移后的谱图进行解码 ...

#37. 梅爾倒頻譜系數（Mel-frequency cepstrum Coefficents）

（2）計算每幀的功率譜周期圖估計這是一個類似人耳蝸的工作的步驟。不同的頻率的聲音在耳蝸不同的地方振動，這些不同地方的振動通過神經告訴大腦聲音的 ...

#38. 梅尔倒谱系数特征（Mel-frequency cepstral coefficients - 博客园

引言感知实验表明，人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内，而非在整个频谱包络中。耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度进行的，在1000Hz以下为 ...

#39. 语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency ... - 菜鸟学院

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient） 原理梅尔频率倒谱系数：必定程度上模拟了人耳对语音的处理特色预加剧：在语音 ...

#40. 梅尔频率倒谱系数学术资讯 - 科技工作者之家

在声音处理领域中，梅尔频率倒谱(Mel-Frequency Cepstrum)是基于声音频率的非线性梅尔刻度(mel scale)的对数能量频谱的 ... MFCC就是这个倒频谱图的幅度(amplitudes)。

#41. 使用迁移学习做信号分类Video - MathWorks

#42. Please enable JavaScript to continue. 语音识别基础：（四 ...

num-mel-bins，梅尔滤波器个数，两种特征兼有，对于FBANK 来说也是最终特征 ... 排在一起便是这段语音的频谱图（Spectrogram），如之前的图1.6，每一列都是一个频谱（ ...

#43. 谷歌提出新型自動語音識別數據增強大法，直接對頻譜圖「動刀」

谷歌提出新型自動語音識別數據增強大法，直接對頻譜圖「動刀」，提升模型表現 ... 將聲音數據轉換成梅爾頻率倒譜圖，也就是基於聲音頻率的非線性梅爾 ...

#44. 语音特征提取: 看懂梅尔语谱图(Mel-spectrogram) - 程序员资料

语音特征提取: 看懂梅尔语谱图(Mel-spectrogram)、梅尔倒频系数(MFCCs)的 ... 信号一共的sample数量#未经过预加重的信号频谱plt.figure(dpi=300,figsize=(7,4)) freq ...

#45. 自動語音辨識新技術：改變頻譜圖擴增樣本 - 鏡週刊

SpecAugment的「精彩」之處. 首先，在模型訓練之前將輸入資料——音訊資料的梅爾倒頻譜，進行影像處理，這也是SpecAugment 這條 ...

#46. 语音信号的Mel spectrogram（梅尔频谱图）计算 - 代码交流

梅尔频谱图 的相关知识见梅尔频率倒谱系数和声信号处理简介两个文档，以及文章语音信号特征提取——梅尔频率倒谱系数MFCC（含Matlab代码）和语音信号处理之（四）梅尔频率 ...

#47. 将文本转语音速度提高38倍，这个FastSpeech真的很fast_梅尔

基于神经网络的端到端文本语音转换（TTS）显著改善了合成语音的质量。一些主要方法（如Tacotron 2）通常首先从文本生成梅尔频谱（mel-spectrogram），然后 ...

#48. 語音訊號處理之（四）梅爾頻率倒譜系數（MFCC） | 程式前沿

在實際使用中，頻譜圖有三種，即線性振幅譜、對數振幅譜、自功率譜（對數振幅譜中各譜線的振幅都作了對數計算，所以其縱座標的單位是dB（分貝）。這個變換 ...

#49. 梅尔倒频谱系数（Mel-frequency cepstrum Coefficents）_西檬饭

（2）计算每帧的功率谱周期图估计这是一个类似人耳蜗的工作的步骤。不同的频率的声音在耳蜗不同的地方振动，这些不同地方的振动通过神经告诉大脑声音的不同振动。周期谱 ...

#50. 基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch) - SegmentFault 思否

backbone是一个基于CNN+FC的网络结构，与图像CNN分类模型不同的是，图像CNN分类模型的输入维度(batch,3,H,W)输入数据depth=3，而音频信号的梅尔频谱图是 ...

#51. 理解梅尔谱图Mel Spectrogram - 编程知识

如果您像我一样，想要理解mel频谱图并不是一件容易的事。您读这篇文章只是为了引向另一个……另一个……另一个……持续下去。我希望这篇简短的帖子.

#52. MFCC详细步骤及解析 - 360doc个人图书馆

梅尔 频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要有以下几个步骤：预加重，分帧，加窗，快速傅里叶变换(FFT)，梅尔滤波器 ...

#53. 使用深度学习进行音频分类的端到端示例和解释 - 腾讯网

梅尔频谱图. 我们将增广后的音频转换为梅尔频谱图。它们捕获了音频的基本特征，并且通常是将音频数据输入到深度学习模型中的最合适方法。

#54. 单词错误率低至2.6％！谷歌新音频数据增强方法 - 智东西

导语：谷歌AI的研究人员正在把计算机视觉应用于频谱图，开发出了新的数据 ... 多个）频率段信号（横坐标）和多个时间段（纵坐标）来增强梅尔频谱图。

#55. 梅尔频谱图

语音信号的梅尔频率倒谱系数(mfcc)的原理讲解及python实现 · 梅尔语谱图 · 我们还可视化了测试集中由不同系统生成的梅尔频谱图,如下图所示. · 语音识别之梅尔频谱倒数mfcc(mel ...

#56. 一）梅尔频率倒谱系数(MFCC) - 洪峰的博文 - 科学网—博客

声学信号处理基础最佳入门（译）：（一）梅尔频率倒谱系数(MFCC) ... 然而，周期图频谱估计仍然包含自动语音识别（ASR）不需要的许多信息。

#57. 【声纹识别】MFCC梅尔频率倒谱系数学习笔记 - 51CTO博客

这里，这段语音被分为很多帧，每帧语音都对应于一个频谱（通过短时FFT计算），频谱表示频率与能量的关系。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对 ...

#58. 梅尔频谱和梅尔倒谱的初次理解和使用 - 代码先锋网

在音频的特征提取中，经常会用到梅尔频谱和梅尔倒谱这里记录一下librosa.feature.melspectrogram和librosa.feature.mfcc的区别. 首先这里给出两个API的官方定义

#59. spectrogram - 梅尔谱图和MFCC之间的区别 - IT工具网

我正在使用librosa库将音乐片段转换为梅尔频谱图，以用作我的神经网络的输入，如文档here所示。 这与MFCCs有什么不同？使用这两种方法都有什么优点或缺点？ 最佳答案.

#60. 梅尔倒频谱系数（Mel-frequency cepstrum Coefficents）

（2）计算每帧的功率谱周期图估计这是一个类似人耳蜗的工作的步骤。不同的频率的声音在耳蜗不同的地方振动，这些不同地方的振动通过神经告诉大脑声音的不同振动。周期谱 ...

#61. Task3 食物声音识别-音频数据特征提取-天池实验室 - Tianchi

在之前的Task2中，我们初步查看了数据集的信息，并通过音频的声波图和声谱图 ... 其中，前面两步是短时傅里叶变换，后面几步主要涉及梅尔频谱，接下来 ...

#62. 进行音频和梅尔频谱图预处理报错怎么回事 - GitHub

The dataset consists of 0 utterances, 0 mel frames, 0 audio timesteps (0.00 hours). Traceback (most recent call last): File "pre.py", line 74, ...

#63. STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features ... - 程序员秘密

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）_小妹的博客-程序员秘密 ... 声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。如果通过傅里叶 ...

#64. griffin_lim声码器【python代码分析】_明月几时有，把酒问青天

梅尔频谱 和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式，小编与它们斗争已有一段时间了，在此总结一下使用它们的经验。 STFT和声谱图（Spectrogram） 声音信号本是一维的时域 ...

#65. 梅尔频谱(mel-spectrogram)提取,griffin_lim声码器【python代码 ...

在语音分析，合成，转换中，第一步往往是提取语音特征参数。利用机器学习方法进行上述语音任务，常用到梅尔频谱。本文介绍从音频文件提取梅尔频谱，和从梅尔频谱变成 ...

#66. 语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum ...

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient） 原理梅尔频率倒谱系数：一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点预加重：在语音 ...

#67. MFCC/FBANK 特征提取

首先将一段语音信号分帧，并对帧信号做FFT计算其频谱，如下图。 ... 而梅尔频率就是一种基于人耳对等距的音高(pitch)变化的感官判断而定的非线性频率 ...

#68. 梅尔频谱图怎么画 - 心和情感心理网

2019年8月29日 梅尔频谱由于得到的声谱图较大,为了得到合适大小的声音特征,通常将它通过梅尔尺度滤波器组(Mel-scale filter banks),变为梅尔频谱。 频率的单位是HZ,人耳能 ...

#69. 华辰视通获音视频集成工程企业壹级资质 - 投影机|电子白板

麦克赛尔MMP-F6020UH工程投影机促销价 ... 价格面议[力卡电子]SA-960无线频谱分析仪; 价格面议[力卡电子]P4⁺ 四通道130M; 价格面议[力卡电子]WAM-432 ...

#70. 機器學習語音識別中的特徵提取MFCC和PLP - PCNow

一種流行的音頻特徵提取方法是具有39個特徵的梅爾頻率倒譜係數（MFCC）。 ... 這被稱為頻譜傾斜，與聲門聲源有關（聲帶如何產生聲音）。

#71. MelGAN快速生成音频

本篇将对音频的后端生成进行分析，介绍MelGAN是如何通过梅尔谱图快速转换 ... 音频转换到中间形式相对来说是比较容易的，拿Mel频谱图的转换来说，首先 ...

#72. 梅尔谱图和MFCC之间的区别 - 码农家园

Difference between mel-spectrogram and an MFCC我正在使用librosa库将音乐片段转换为梅尔频谱图，以用作我的神经网络的输入，如此处的文档所示。

#73. 语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency ... - 术之多

语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）. 原理. 梅尔频率倒谱系数：一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点 ...

#74. 【语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency ... - BBSMAX

二:(线性)声谱图(1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图) ...

#75. 说说便携式气相色谱质谱联用仪技术的应用优势 - 化工仪器网

建立强大的目标化合物数据库，自动匹配数据，轻松识别未知化合物。同时支持用户自建频谱库；自动数据分析可显示总离子流图和提取离子流图，并可进行背景 ...

#76. 梅尔频谱和梅尔倒谱的关系？ - 传递球类

梅尔 频谱就是一般的频谱图加上梅尔滤波函数，这一步是为了模拟人耳听觉对实际频率的敏感程度梅尔倒谱就是再对梅尔频谱进行一次频谱分析，具体就是对梅 ...

#77. 语音语义创新Lab-News-【论文笔记】语音情感识别之声谱图卷 ...

截断频谱图（矩阵）的列（去除了频率较高部分），变成199*400的频谱图，转 ... （2）输入的是梅尔尺度的声谱图（可以用librosa库调包得到），论文没有 ...

#78. 语音识别笔记(五) - Pelhans 的博客

用图表示为: 梅尔频谱上面获得的倒谱系数就成为梅尔频率倒谱系数,简称MFCC. 小结.

#79. 语音信号处理之语音特征提取（1）机器学习的语音处理转

机器学习的语音处理：滤波器组，梅尔频率倒谱系数（MFCC）以及两者之间的区别 ... 将滤波器组应用于信号的功率谱（周期图）后，我们得到以下频谱图：.

#80. Environmental Sound Classification Base on CNN and ...

比传统的机器学习模型效果更好[20]，如：Picza K.J.将简单的卷积神经网络层结构应用于log 梅尔频谱图，. 对环境声音进行分类处理[21]；Medhat F.等人 ...

#81. 基于逆梅尔对数频谱系数的回放语音检测算法 - 信息通信学术 ...

通过语谱图分析原始语音和回放语音在高频区的差异，有针对性地将语音信号在求取Mel（梅尔）倒谱系数过程中的Mel滤波器组逆置，并将DCT前的Mel对数频谱系数作为算法的 ...

#82. the United States 美国 - cnBeta.COM

风暴席卷美国中西部卫星图显示前后夜间照明对比 ... 开始使用5G无线服务C频段频谱的计划，可能会扰乱数千个日常航班，因航班延误每年将给航空乘客造成16亿美元的损失。

#83. 基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统研究

通过对比分析发现，前2个特征比频谱图特征更适合于基于CNN的环境声音识别任务。文献[5]分析对比了双通道MFCC，MFCC与其他特征的融合特征以及对数梅尔 ...

#84. Librosa-如何为立体声音频创建梅尔频谱图？-python黑洞网

有一个代码可以生成单声道音频的梅尔频谱图。 import librosa, librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np file ...

#85. 12-2 MFCC

在語音辨識（Speech Recognition）和語者辨識（Speaker Recognition）方面，最常用到的語音特徵就是「梅爾倒頻譜係數」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients， ...

#86. 语言合成(二)：梅尔频率倒谱系数(MFCC) - 简书

这里，这段语音被分为很多帧，每帧语音都对应于一个频谱（通过短时FFT计算），频谱表示频率与能量的关系。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对 ...

#87. 232270672945L - Datasheet - 电子工程世界

... 管脚图、232270672945L简介、232270672945L内部结构图和232270672945L引脚 ... 爱特梅尔maXTouch S 系列触摸屏控制器- 创造一直梦寐以求的产品 ...

#88. 如何使用上下文窗口对整个日志梅尔频谱图进行分段(确保所有 ...

我有几个音频，持续时间不同。因此，我不知道如何确保音频片段的N个相同。我正在尝试实现现有的论文，因此.

#89. 0的压倒性胜利！6分钟内击毁19个导弹连，80多架战机被击败

而在萨姆-6导弹击落无人机的同时，以色列军队也获得了萨姆-6导弹的频谱，最后，已军直接通过电子干扰，让叙利亚整个导弹连陷入瘫痪状态。

#90. 语音频谱语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

我们先将其中一帧语音的频谱通过坐标表现出来，如上图左。现在我们将左边的频谱旋转90度。失掉中间的图。然后把这些幅度映射到一个灰度级表现（也可以理解 ...

#91. 如何進行多維度之旅: 啟動意識中的梅爾卡巴載具 - Zi 字媒體

似乎有一個統一的結構在十二個維度中，而此結構產生了較低維度的幾何表象。 下方的圖示顯示出柏拉圖立體(P1到P5)和阿基米德立體(P6，A2到A13)：.

#92. 新電子 07月號/2021 第424期 - 第 112 頁 - Google 圖書結果

但神經網路期望的是音訊以梅爾倒頻譜係數(MFCC)的序列,因此數據需要經過一系列的變換,例如將其切割成多個幀,計算每幀的短時傅立葉變換(STFT)的頻譜圖,將其映射到梅爾 ...

#93. python - 控制频谱图大小的参数 - 堆栈内存溢出

我正在尝试按照以下说明获取频谱图。 每个音频段的持续时间为s。 从音频中提取大小相等的帧连续帧之间有重叠，并且每个帧包含个样本。 梅尔秤分为个档 ...

#94. MFCC 梅爾倒頻譜係數 - Maxkit

在訊號處理(Signal Processing)中，梅爾倒頻譜(Mel-Frequency Cepstrum, MFC)係一個可用來代表短期音訊的頻譜，其原理根基於以非線性的梅爾刻度(mel scale) ...

#95. 新電子：2021年版智慧/電動車關鍵技術完全剖析

但神經網路期望的是音訊以梅爾倒頻譜係數(MFCC)的序列,因此數據需要經過一系列的變換,例如將其切割成多個幀,計算每幀的短時傅立葉變換(STFT)的頻譜圖,將其 RNN)。

#96. 第二章聲學特徵分析 - 政治大學

先將原始聲音訊號進行數學上的轉換後才可取得,例如:梅爾倒頻譜係數(Mel-Scale. Frequiency Cepstral Coefficients, MFCC)、頻譜質心(spectral centroid)等。

#97. 2015年熱門前瞻技術--五感體驗篇 - 第 35 頁 - Google 圖書結果

(2)梅爾倒頻譜係數(Mel-frequency Cepstral Coefficients,MFCC)梅爾倒頻譜係數多用於聲音 ... 利用離散餘弦轉換(多對於信號、圖像進行壓縮)後,進而得到梅爾倒頻譜係數, ...

#98. 振动频谱图怎么分析VALENIAN告诉你 - BiliBili