Michigan State University;
Michigan State University;
Mel frequency cepstral coefficient; Speech; Feature extraction; Speaker recognition; Noise measurement; Speech recognition;
机译:使用一维三重态CNN融合MFCC和LPC功能,以在严重降级的音频信号中识别扬声器
机译:使用功率谱和MFCC通过扬声器音频信号示例查询
机译:深度神经网络框架和转换后的MFCC用于说话人的年龄和性别分类
机译:使用卷积神经网络从MFCC中提取副光泽和上文 - 光学特征,用于降级音频信号中的扬声器识别
机译:一种使用从时频图提取的纹理特征的神经网络分类从心电图信号中检测阻塞性睡眠呼吸暂停的新方法。
机译:可以预先训练的卷积神经网络直接用作基于视频的新生儿睡眠和唤醒分类的特征提取器吗?
机译:基于音频MFCC功能的Covid-19咳嗽分类,使用卷积神经网络