在這一節中,我們將嘗試改變 Mixture 的個數,並同時改變 MFCC 的維度。
首先我們看一個範例,使用13維MFCC,並畫出 Inside & Outside 辨識率對 Mixture 個數的變化,如下:
上述範例中,我們把 HTK 的訓練和辨識都包在一個函數 htkTrainTest.m,以方便反覆呼叫。事實上我們可以不必重複MFCC的計算,只需要算一次就好了,這樣比較能夠減少計算時間。
我們也可以使用 13/26/39 維MFCC,並畫出 Inside & Outside 辨識率對 Mixture 個數的變化,如下:
上述範例的計算時間比較久,請耐心等候。
Audio Signal Processing and Recognition (音訊處理與辨識)