ScholarGate
עוזר
Process / pipelineAudio Signal Processing

MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)

מקדם ספקטרום מלי (Mel-Frequency Cepstral Coefficients ובקיצור MFCC) הם ייצוג דחוס של מאפייני שמע המחקים את תפיסת השמיעה האנושית. ה-MFCC, שהוצגו על ידי דייוויס ומרמלשטיין בשנת 1980, הם שיטת מיצוי המאפיינים דה פקטו לזיהוי דיבור וניתוח צלילי סביבה. הם דוחסים את מידע התדר של אותות שמע לקבוצה קטנה של מקדמים הלוכדים תוכן פונטי תוך התעלמות מפרטים לא רלוונטיים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Davis, S., & Mermelstein, P. (1980). Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 28(4), 357-366. DOI: 10.1109/TASSP.1980.1163420
  2. Young, S. J., Evermann, G., Gales, M. J., et al. (1996). The HTK Book. Cambridge University Engineering Department. link
  3. Moustakides, G. V., & Rougui, J. A. (2004). Optimal filtering for polynomial signal models. IEEE Transactions on Signal Processing, 52(8), 2219-2230. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Mel-Frequency Cepstral Coefficients. ScholarGate. https://scholargate.app/he/applied-physics/mfcc

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateMFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/applied-physics/mfcc · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026