转:http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/25778483 本翻译原文http://kaldi.sourceforge.net/feat.html,由@煮八戒翻译,@wbglearn校对和修改。 特征提取 简介 我们做特征提取 ...
目录 . 注意事项 . 流程图: . 具体流程指令: . 注意事项 首先要训练好模型,用到 个文件,分别是: final.mdl 训练模型得到的模型文件 final.mat 用来特征转换 HCLG.fst fst文件 此外要提供待解码音频文件或路径.scp文件: wav.scp 音频路径.scp文件 . 流程图: 流程每一步意义如下: 使用compute mfcc feats提取特征,生成对应的 ...
2018-08-04 11:08 0 4533 推荐指数:
转:http://blog.csdn.net/wbgxx333/article/details/25778483 本翻译原文http://kaldi.sourceforge.net/feat.html,由@煮八戒翻译,@wbglearn校对和修改。 特征提取 简介 我们做特征提取 ...
一、MFCC概述 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC ...
数据表达 : 有时,我们通过对数据集原来的特征进行转换,生成新的"特征"或者说成分,会比直接使用原始的特征效果要好,即数据表达(data representation) 特征提取 : 如图像识别,数据表达显得十分重要,因为图像是有成千上万个像素组成的,每个像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...
法一:Bag-of-words 词袋模型 文本特征提取有两个非常重要的模型: 词集模型:单词构成的集合,集合中每个元素都只有一个,也即词集中的每个单词都只有一个 词袋模型:如果一个单词在文档中出现不止一次,并统计其出现的次数(频数) 两者本质上的区别,词袋是在词集的基础上 ...
TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一种广泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了语料中单词对文档的重要程度。假设单词用t表示,文档用d表示,语料用D表示,那么文档频度DF(t, D)是包含 ...
5.特征提取 有很多特征提取技术可以应用到文本数据上,但在深入学习之前,先思考特征的意义。为什么需要这些特征?它们又如何发挥作用?数据集中通常包含很多数据。一般情况下,数据集的行和列是数据集的不同特征或属性,每行或者每个观测值都是特殊的值。在机器学习术语中,特征是独一无二的,是数据集中每个观测值 ...
特征提取 特征的种类在图像领域主要分为点,线,面。线特征和面特征对图像信息利用得更多,因而其分辨性更高。但遗憾的是,由于线特征和面特征提取的条件比较苛刻,因此在实际应用中并不广泛。(尽管在SLAM中也有点线结合的实例,在图像纹理较弱的情况下,线特征可以发挥更大的用处 ...
特征提取(特征变换) 从一组已有的特征通过一定的数学运算得到一组新特征 数据降维: PCA:方差 LDA(也叫Fisher 线性判别): 均值 类内离散度尽可能小,类间离散度尽可能大 两者都假设数据分布是高斯分布 Ref. 《模式识别(第三版)》张学工 ...