MFCC 算出の流れ この記事では、 音に関するデータ分析や機械学習・深層学習で良く使われている MFCC*1 (メル周波数ケプストラム係数)という特徴量を使って、楽器の音色を分析できるかどうかを検証します。 MFCC とは? LibROSAを使ったMFCCの算出方法 1. 時間信号から直接算出 2. メルスペクトログラムから抽出 楽器音のデータ作成 MFCCの比較 MFCC-時間表現の比較 時間平均したMFCC係数の比較 まとめ 参考文献 補足(MFCCの闇?) DCTのTypeについて 正規化などのデータ整形処理の闇 パワー or 振幅 ? その他のパラメタ MFCC とは? MFCCは音声認識や音楽ジャンル分類などで使われる特徴量であり、人間の聴覚特性を考慮した周波数スペクトルの概形(包絡線)を表しています。MFCCは楽器音に対しては音色に対応しており、音色が異なるとMFCCの形状は