ScholarGate
Assistent
Process / pipelineAudio Signal Processing

MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)

Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) är en kompakt representation av ljudegenskaper som efterliknar mänsklig hörseluppfattning. MFCC, som introducerades av Davis och Mermelstein 1980, är den de facto-metod för feature extraction inom taligenkänning och analys av miljöbuller. De komprimerar frekvensinformationen i ljudsignaler till en liten uppsättning koefficienter som fångar fonetiskt innehåll samtidigt som irrelevant detaljer förkastas.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Mel-Frequency Cepstral Coefficients. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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

Refereras av

ScholarGateMFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/applied-physics/mfcc · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026