增量MFCC计算

Question

我目前正在试验各种特征向量，以便最大化我的语音识别分类。我读到使用增量MFCC和增量-增量MFCC可以改善分类结果。

我的交叉验证测试没有delta的结果是98%，但当使用delta的时候减少了3%。MFCC的delta计算可以通过简单的差分操作来完成吗？在下面分享我的代码：

deltas = []
for x in xrange(n):
    delt = np.subtract(mfcc_feat[index+1],mfcc_feat[index])
    deltas.append(delt)
return np.array(deltas)

mfcc_delta = getDeltaMFCC(mfcc_normalised,0,13)

Answer 1

通常，您不只是使用两个相邻的特征帧来计算增量，而是在多个帧上执行回归，以得出更稳定的增量。

有关相应的公式，请参阅here。