Jürgen Dick - Lehrstuhl Algorithmen & Datenstrukturen, Institut für ...
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46 KAPITEL 3. EXTRAKTION VON AUDIO-FEATURES<br />
berechnen läßt, wobei ¢<br />
£ ¡ eine Operation ist, die im allgemeinen nichtlinear und abhängig von<br />
¡ ist. ¤ steht <strong>für</strong> einen Langzeit-Mittelwert<br />
¤ ¨<br />
©¡ ¥ <br />
£¢ <br />
¦ <br />
Für die gebräuchlichsten Langzeit-Eigenschaften hat sich gezeigt, daß ¢<br />
¢<br />
£ ¡ ¥¤¥¤ £ ¡ <br />
<br />
¨ <br />
£ ¡ <br />
zerlegt werden kann, wobei eine Operation ist, die eine neue Folge bezüglich <br />
produziert und ¤ ¥ ¡ <br />
<br />
<strong>für</strong> ¥<br />
einen kurzen Zeitraum ¡ der zeitliche Mittelwertoperator ist. Für die Berechnung einer<br />
" "-Eigenschaft <br />
kann<br />
<br />
das folgende Konstruktionsprinzip verwendet werden [9]:<br />
©<br />
£ ¡ <br />
1. Wähle einen gewünschten Frame Länge der mit Hilfe eines Windows<br />
Signal aus,<br />
<br />
<br />
2. Wende eine “ ¢ ¡ <br />
”-Operation ¢ ¦ ¡ <br />
auf diesen Frame an:<br />
£<br />
¥<br />
¡<br />
¥ <br />
wobei angenommen wird, daß ¢<br />
¦ ¡ <br />
<br />
¢ ¡ ¦ <br />
<br />
¨ <br />
<br />
<br />
<br />
<br />
in<br />
¦<br />
¦ <br />
¢ ¡ ¢ <br />
zerlegt werden kann, wie ¢<br />
£ ¡ ¤§¤ £ ¡ <br />
¡ <br />
¡ <br />
<br />
¤ <br />
¢ <br />
¢ ©<br />
¨<br />
¨<br />
<br />
¥ ©<br />
¦ ¡ <br />
im Langzeit-Fall.<br />
¢ ©<br />
in<br />
(3.3)<br />
(3.4)<br />
aus dem<br />
Es ist zu bemerken, daß ¦ ¡ <br />
oftmals dieselbe Operation wie<br />
£ ¡ <br />
ist. Wir beschränken uns nun<br />
<br />
auf solche Fälle <br />
¥<br />
¡<br />
<br />
£ ¡ <br />
¨<br />
<br />
¢ ©<br />
Mit Hilfe eines Windows wurde ein Frame aus dem Sprachsignal herausgeschnitten und eine<br />
ähnliche Operation angewendet, wie dies im Langzeit-Fall getan wurde.<br />
(3.5)<br />
(3.6)<br />
(3.7)<br />
(3.8)<br />
(3.9)