Kurene https://blog.hatena.ne.jp/Kurene/ Wizard Notes https://www.wizard-notes.com/ LibROSA Python 楽曲解析 音響音楽信号処理 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… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.wizard-notes.com%2Fentry%2Fmusic-analysis%2Finsts-timbre-with-mfcc" title="LibROSA で MFCC（メル周波数ケプストラム係数）を算出して楽器の音色を分析 - Wizard Notes" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/K/Kurene/20191102/20191102192121.png Hatena Blog https://hatena.blog 2019-11-02 22:34:00 rich https://www.wizard-notes.com/entry/music-analysis/insts-timbre-with-mfcc 1.0 100%