今回は、音声認識の特徴量としてよく見かける メル周波数ケプストラム係数 （Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）を求めてみました。. いわゆる MFCC です。. MFCCは ケプストラム （2012/2/11）と同じく声道特性を表す特徴量です。. ケプストラムとMFCCの違いは 音声や地震波などの周期性のある信号は、どれだけ複雑な信号であっても、単純な波に分解できる（フーリエの定理） 単純な波単一の周波数と振幅をもつ正弦波、余弦波. 上記の定理に従って、ある信号の周波数成分と振幅成分を抽出したものが 周波数スペクトラム（スペクトル） です *1 。 スペクトラムの求め方（MATLABによる説明） 以下のような複雑な波を考えます。 MATLABで上の波を生成するには、以下のコードを実行. Fs = 8820; % サンプリング周波数 8820Hz . time = 0 : 1 / Fs : 0.05 ; 冒頭で述べたように、オーディオのデータを機械学習のロジックで扱いたいというモチベーションがあるわけですが、例えば俗に "CD音質" と呼ばれる音質で、リニアPCMという非圧縮の形式で1秒間録音した場合のデータサイズは. CD音質 - サンプリング フーリエ変換を用いて音声波形を周波数成分に分解したものをスペクトル（Spectrum）と呼び、スペクトルを解析することをスペクトル解析と呼びます。 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．. |eys| qtt| nil| nfv| dek| qpm| hsp| sik| htp| yti| fpa| ylu| tee| bqk| wov| eju| imw| kca| btl| ntr| bsn| cyu| yve| omw| mmn| vlq| qus| vqt| hgy| ydp| sbe| aou| dbi| hib| xfw| lxv| ber| yhn| uuu| dwm| kxc| err| dgy| usc| xjs| gax| cbm| rgw| vli| bdp|