关键词mel frequency cepstral coefficients
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- 利用 Mel 频率倒谱系数增强心音分类：单一和集成分类器策略的比较研究
通过使用单一分类器和集成分类器方法，研究了使用 Mel 频率倒谱系数 (MFCCs) 在检测异常心脏音图中的功效。结果表明，与单一分类器方法相比，集成分类器方法获得了更高的准确性，从而将 MFCCs 确定为比其他特征（如时间、时间频率和统计 - 使用真实世界数据进行铁路车辆轴承故障的空气声分析
本文介绍了一种通过分析铁路车辆运行期间录制的声学信号来检测轴承故障的方法，使用 Mel Frequency Cepstral Coefficients 作为特征，输入到一个简单的 Multi-Layer Perceptron 分类器中进行分 - 非本土英语使用者单词识别的频率重心特征
本研究旨在探讨何种辅助 Quintessential Mel 频率倒谱系数（MFCCs）可以提高非英语母语人士在有限语音识别任务中的表现，作者引入了频率重心用于改善在不同语音噪声条件下的英语单词识别能力，并通过两阶段卷积神经网络，对带有阿拉 - 使用多分辨率声谱时序表示的声学到口腔运动的语音反演
本研究评估了利用多分辨率频谱时间特征作为声学特征对语音信号进行表达，从而从听觉皮层表征语音信号的好处，以推测相应信号的发音学特征。研究使用了威斯康辛大学 X 光微束（XRMB）数据库的语音信号来训练前馈深度神经网络（DNN）以估计 6 个道