1.傳統的mfcc
提取流程圖如下：
在特徵提取過程的模組，如預加重，加窗，框架，fft
，過濾器，對數能量，余弦變換中都含有大量的乘法運算，其中，在
fft耗費了大量的計算量。太多的乘法導致系統的能力要求高，能源消耗大，穩定性較低，應用範圍窄。所以希望在不改變結果的條件下，對mfcc提取過程進行優化。
1.我們在處理語音時幀移一般會取50%
，目的是為了幀與幀之間的平穩過渡。因此，在
mfcc
提取過程中也引入了大量的計算。
改進方法：在第一次分幀（幀長為實際幀長的一半）時，幀移為0
，之後進行
fft、
mel濾波，之後補回到原來的幀長。流程圖如下：
圖中fn為原始幀長，帶有幀移。sn為改進後第一次分幀的幀長，幀移為0
。fn為拼接後的結果。
改進後的mfcc提取流程圖如下：
文中還對預加重係數做了改進用31/32
代替0.97
，使大量的乘法運算轉為加法和移位預算。
2012 international workshop on information and electronics engineering (iwiee)
algorithm of abnormal audio recognition based on improved mfcc
chuan xie,xiaoli cao,lingling he
動態規劃為什麼可以減少計算
摘自leetcode 動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解乙個給定問題，我們需要解其不同部分 即子問題 再根據子問題的解以得出原問題的解。動態規劃往往用於優化遞迴問題，例如斐波那契數列，如果運用遞迴的方式來求解會重複計算很多相同的子問題，利用動態規劃的思想可以減少計算量。通常許多子問題非常...
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優化前的 如下所示，這是乙個旋轉點的函式，其中sin angle cos angle 都各運算了兩次，因此存在冗餘計算。通過2次優化 效率有 2.2秒 提公升到 1.7秒，再提公升到1.5秒。冗餘計算優化還是非常有效果的 using system using system.drawing names...