No regret Just Lesson

모든 실습 코드는 Ref [1]을 확인해주세요 목차 Import Display Waveform FFT -> Power Spectrum SFTF -> Spectrogram Cast Amplitude to Decibels MFCCs Import import numpy as np import librosa, librosa.display import matplotlib.pyplot as plt Display Waveform FIG_SIZE = (15, 10) file = "blues.00000.wav" # load audio file with Librosa signal, sample_rate = librosa.load(file, sr=22050) print('signal shape : ', signal.shap..

이 글은 brightwon님의 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) 이해하기를 재가공 한 글입니다. 요약 - Audio Signal에 FFT를 수행하면 Spectrum이 된다. - Spectrum에 Mel-Filter bank를 거치면 Mel-Spectrum이 된다. - log X [k] = log(Mel-Spectrum)이라고 할 때 log X [k]에 Cepstral Analysis를 하면 log X [k] = log H [k] + log E [k]로 표현되고, 이것에 IFFT를 수행하면 x [k] = h [k] + e [k] 이 된다 - h [k]를 Mel-Spectrum에 대해 얻은 Cepstral Coefficients(Cepstral 계수)라고 하며 MFCC..