引导式测验 · 中等 等级

梅尔频率倒谱系数测验

测试 MFCC 如何总结感知缩放的频谱能量、DCT 的贡献以及为什么学习的音频前端很常见。

相关引导路径梅尔频率倒谱系数
问题 1 的 8

MFCC 中的“mel”指的是什么？

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当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. MFCC 中的“mel”指的是什么？
    • 发明人姓名
    • 一种神经网络层
    • 响度单位，以分贝为单位
    • 模仿人类音高听觉的感知频率尺度
  2. 最后应用哪种变换来产生倒谱系数？
    • 离散余弦变换
    • 傅立叶变换
    • 小波变换
    • 希尔伯特变换
  3. 为什么 MFCC 对演讲者的音调相对稳定？
    • 它们放大基频
    • DCT 将慢声道形状与快速音高谐波分开
    • 他们完全忽略振幅
    • 他们首先将音频转换为文本
  4. 每帧通常保留大约多少个 MFCC 系数？
    • 正好 100
    • 约1,000
    • 13点左右
    • 只需 1 个
  5. 为什么对数适用于梅尔带能量？
    • 转换为文本
    • 完美消除所有噪音
    • 提高采样率
    • 近似人类感知响度的方式
  6. 在现代深度学习音频系统中，什么通常可以替代手工制作的 MFCC？
    • 原始波形或对数梅尔频谱图输入学习前端
    • 纯文本转录
    • 仅傅立叶变换，无缩放
    • MIDI 文件
  7. What do the MFCCs summarize after the discrete cosine transform?
    • The original waveform sample by sample
    • A compact representation of the log mel-spectrum’s broad shape
    • The exact phase of every frequency component
    • The semantic meaning of a spoken sentence
  8. What information is lost when a signal is summarized by a small set of MFCCs?
    • The recording’s entire duration
    • Every estimate of average loudness
    • Fine spectral detail and phase information
    • The existence of a time axis