Merkmals Gewinnung
Aufgaben
für Version 1
- Auswahl der Merkmale
- Welches Verfahren? (LPC)
- Wieviele Merkmale? (16)
- Ableitungen? (nein)
- Kommunikation mit der Datenaufnahme und dem Ähnlichkeitsvergleich
- Datenbank zur Abspeicherung von Merkmalsfiles
spätere Aktivitäten
- Vergleich verschiedener Verfahren, Merkmalsart, Merkmalsanzahl
Ergebnisse(22.04.04)
Probleme(22.04.04)
- Parametern Bestimung (Absprache mit Gruppe 3?)
- Begriffsklärung(lpc, mfc)
To Do(22.04.04)
- Experementierplan erstellen für die Parameternbestimmung
- Tool für Fileerzeugung für die Signale
- Einbindung mit der Gruppe3
- Fileconvension
engl. Feature Extraction
Um Sprechproben zu unterscheiden, verwendet der Klassifizierer mehrere Merkmale der Probe und vergleicht diese mit den Merkmalen einer Vergleichsprobe. Merkmalsgewinnung ist also der Prozess, der geeignete Merkmale im Sprachsignal misst und diese in Form von numerischen Werten ausgibt. Typischerweise erzeugt die Merkmalsgewinnung zu einem Signal einen Vektor, der sich aus den ermittelten Werten der einzelnen Merkmale zusammensetzt.
Ein haeufig verwendetes Merkmal ist der Energiegehalt eines Signals. Wichtiger als die Gesamtenergie ist hierbei die Energieverteilung auf die im Signal enthaltenen Frequenzen. Diese kann mit der
FourierTransformation gewonnen werden.
Ein typisches HCopy konfigurationsfile:
# Wave -> LPREF config file
SOURCEFORMAT = HTK
TARGETKIND = LPREFC_E_D_A
TARGETRATE = 100000
WINDOWSIZE = 250000
LPCORDER = 20
SAVECOMPRESSED = F
SAVEWITHCRC = F
USEHAMMING = T
PREEMCOEF = 0.97
ENORMALIZE = F
ADDDITHER = 0.2
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DavidDannberg --
02 Apr 2004