MFCC进入功能向量

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您好,现在我正在处理婴儿哭泣,这意味着使用MFCC进行功能提取
这是我的MFCC代码
[audioin,fs] = audioread('lelah2.wav');
COEFFS = MFCC(Audioin,fs);
因此,结果是矩阵,而不是特征向量
是否有建议将矩阵更改为特征向量?

接受的答案

Brian Hemmat
Brian Hemmat 2020年6月22日
MFCC函数随着时间的推移返回MEL Frequnecy Cepstral系数(MFCC)。也就是说,它将音频分离为短窗口,并为每个窗口计算MFCC(又称特征向量)。
例如,在这种情况下:
COEFFS = MFCC(Audioin,fs);
[l,m,n] =大小(系数);
  • l-窗口数量分析的函数(又称特征向量的数量)
  • M-系数数(又称每个特征向量中的特征数)
  • n-频道数量
根据您的应用程序,您可能需要将功能向量合并为单个统计求和,通过平均咖啡,或者您可能希望将每个功能向量分别馈送到系统中。
例如,以下代码给出了系数的平均值。
系数=平均值(系数,1);
有关更多信息,请咨询文档:

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