tf.raw_ops.Mfcc

Преобразует спектрограмму в форму, полезную для распознавания речи.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.Mfcc

tf.raw_ops.Mfcc(
    spectrogram,
    sample_rate,
    upper_frequency_limit=4000,
    lower_frequency_limit=20,
    filterbank_channel_count=40,
    dct_coefficient_count=13,
    name=None
)

Коэффициенты Мел-частотного кепстрального анализа (MFCC) представляют собой способ представления аудиоданных, который эффективно используется как входной признак для машинного обучения. Они создаются путем взятия спектра спектрограммы («кепструм») и отбрасывания некоторых более высоких частот, которые менее значимы для человеческого уха. Они имеют долгую историю в области распознавания речи, и https://en.wikipedia.org/wiki/Mel-frequency_cepstrum — хороший ресурс для получения дополнительной информации.

Аргументы
`spectrogram`	A `Tensor` типа `float32`. Обычно генерируется операцией Spectrogram, с magnitude_squared установленным в true.
`sample_rate`	A `Tensor` типа `int32`. Частота дискретизации исходного аудио.
`upper_frequency_limit`	Необязательный `float`. По умолчанию `4000`. Наивысшая частота, используемая при расчете кепструма.
`lower_frequency_limit`	Необязательный `float`. По умолчанию `20`. Наименьшая частота, используемая при расчете кепструма.
`filterbank_channel_count`	Необязательный `int`. По умолчанию `40`. Разрешение мел-банка, используемого внутри.
`dct_coefficient_count`	Необязательный `int`. По умолчанию `13`. Количество выходных каналов, генерируемых на каждый временной срез.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor` типа `float32`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/Mfcc