MFCC系数一般取前多少位?如何判断?
时间: 2023-10-06 22:13:10 浏览: 30
MFCC系数一般取前12-13位是比较常见的选择,但具体取多少位还需要根据实际情况和应用场景来确定。有一些经验规则可以作为参考,例如:
1. 取前N个MFCC系数,其中N可以根据实验结果来确定。
2. 取MFCC系数的前几项,直到累计能量达到一定的比例。这个比例可以根据实验结果来确定,通常取85%-90%。
3. 取MFCC系数的前几项,直到系数的变化趋势变得微小。这个方法需要对MFCC系数的变化趋势进行观察和判断,比较主观,但在一些情况下可能会有较好的效果。
需要注意的是,MFCC系数的取值范围会影响特征向量的维度和计算复杂度,因此需要在信息保留和计算复杂度之间进行权衡,找到最优的取值范围。在实际应用中,可以通过交叉验证等方法来确定最优的MFCC系数取值范围。
相关问题
MFCC系数一般取多少位
MFCC系数的取值范围一般在10-20之间,具体取多少位需要根据实际情况和应用场景来确定。在实际应用中,MFCC系数的取值范围一般取决于以下几个因素:
1. 数据集大小:如果数据集较小,可以考虑取小一些的MFCC系数,以避免过度拟合。
2. 特征向量维度:MFCC系数的取值范围会影响特征向量的维度,因此需要根据计算资源和存储空间的限制来确定。
3. 噪声环境:在嘈杂的环境下,可以考虑取大一些的MFCC系数,以提高对噪声的鲁棒性。
4. 应用场景:不同的应用场景需要不同的MFCC系数。例如,对于语音识别任务,一般需要取较多的MFCC系数,以提高识别的准确率。
因此,在实际应用中,需要根据具体的应用场景和实验结果来确定MFCC系数的取值范围。
使用Mel频率倒谱系数(MFCC)对噪声信号进行处理 得到的系数一般取多少位
在使用MFCC对噪声信号进行处理时,通常会对得到的系数进行截断操作,以减小特征向量的维度和计算复杂度。根据经验,MFCC系数的取值范围在10-20之间比较常见,实际取多少位需要根据具体的应用场景和实验结果来确定。如果MFCC系数的取值范围较小,可能会导致信息的丢失,影响模型的性能;而如果取值范围较大,会增加计算复杂度和存储成本。因此,在选择MFCC系数的取值时,需要在信息保留和计算复杂度之间进行权衡,找到最优的取值范围。