スペクトル重心は、音の「明るさ」を表す指標です。たとえば、ギターの高音域を強調した音はスペクトル重心が高く、ベースの低音域を強調した音はスペクトル重心が低いといった具合です。 ゼロ交差率は、音の波形が時間軸上でゼロラインをどれだけ頻繁に横切るかを示す指標です。これは音の「粗さ」や「ノイズ」を測るのに役立ちます。 MFCCは、音声認識や音響解析で広く使用される指標で、音の周波数スペクトルの特徴をコンパクトに表現し音声や楽器の聞き分けに役立ちます。 - ナゾロジー

スペクトル重心は、音の「明るさ」を表す指標です。たとえば、ギターの高音域を強調した音はスペクトル重心が高く、ベースの低音域を強調した音はスペクトル重心が低いといった具合です。 ゼロ交差率は、音の波形が時間軸上でゼロラインをどれだけ頻繁に横切るかを示す指標です。これは音の「粗さ」や「ノイズ」を測るのに役立ちます。 MFCCは、音声認識や音響解析で広く使用される指標で、音の周波数スペクトルの特徴をコンパクトに表現し音声や楽器の聞き分けに役立ちます。
スペクトル重心は、音の「明るさ」を表す指標です。たとえば、ギターの高音域を強調した音はスペクトル重心が高く、ベースの低音域を強調した音はスペクトル重心が低いといった具合です。 ゼロ交差率は、音の波形が時間軸上でゼロラインをどれだけ頻繁に横切るかを示す指標です。これは音の「粗さ」や「ノイズ」を測るのに役立ちます。 MFCCは、音声認識や音響解析で広く使用される指標で、音の周波数スペクトルの特徴をコンパクトに表現し音声や楽器の聞き分けに役立ちます。 Credit:Mohr Wenge et al . Hearing temperatures: employing machine learning for elucidating the cross-modal perception of thermal properties through audition . Frontiers in Psychology (2024)

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