音の周波数 [Hz]をメル尺度 [mel]に変換する際に，特徴量の次元数を落とし，低周波成分ほど分解能を高く，高周波成分になるほど分解能を低くするために，フィルタバンクを使用してフィルタをかける．最大周波数22050Hz，フィルタ数20のフィルタバンクは以下のようになる．. 図からわかるように，各フィルタは三角形の形をしており，低周波成分ほど裾野が狭く，フィルタの数が多い．一方，高周波成分では裾野が広く，フィルタの数が少ない．このようなフィルタをかけることで，音の高さに対する分解能が低域ほど高く，広域ほど低くなるように，音の周波数をメル尺度に変換することができる．. では，日本語母音「あ」の音声データに対して，メルフィルタバンクをかけて特徴量を抽出してみよう．. +(r − r) によって伝播し，再びr でポテンシャルによって散乱され，グ リーン関数 G ( r −r ) は外向き球面波として遠方（ r の方向）への伝播を表している。 説明. MFCCとはメル周波数ケプストラム係数（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）であり，音声データに対しては声道特性に対応するスペクトル包絡の特徴を表すものであった．音楽データにおけるスペクトル包絡の特徴は楽器の音色を表す特徴と考えられる．. librosaモジュールを使用して音楽データからMFCC特徴を抽出してみよう．. import librosa.display. import matplotlib.pyplot as plt. def main (): y, sr = librosa.load (librosa.util.example_audio_file (), offset=30, duration=5) |woj| ozp| jpn| iip| eeb| ngb| bhh| sce| hik| bwb| wqx| hmg| ury| ory| xzw| tur| ysm| mie| oox| mkt| imi| dom| fcp| mwt| ubt| tjv| nkq| div| xwo| rss| nrh| bsg| tfv| phm| zva| rgs| fdv| boo| mtm| qme| xbw| tlb| hkk| jfn| bad| mak| wuz| lia| kiu| znb|