ScholarGate
Асистент
Process / pipelineAudio Signal Processing

Мел-частотні кепстральні коефіцієнти (MFCC)

Мел-частотні кепстральні коефіцієнти (MFCC) є компактним представленням аудіо ознак, що імітує людське слухове сприйняття. Представлені Девісом і Мермельштейном у 1980 році, MFCC є де-факто методом вилучення ознак для розпізнавання мови та аналізу звуків навколишнього середовища. Вони стискають частотну інформацію аудіосигналів у невеликий набір коефіцієнтів, які захоплюють фонетичний зміст, відкидаючи нерелевантні деталі.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateMFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/applied-physics/mfcc · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026