3.5.2 การวิเคราะห์คุณลักษณะเด่น (Fe

3.5.2 การวิเคราะห์คุณลักษณะเด่น (Feature Extraction)
การวิเคราะห์คุณลักษณะเด่นของสัญญาณเสียงถือเป็นส่วนสำคัญในการระบุประเภทของการไอในสุนัข โดยมีการใช้วิธีการวิเคราะห์คุณลักษณะสำคัญบนพื้นฐานของสเปกตรัม(Spectral Based Feature) ผ่านเทคนิคสัมประสิทธิ์การประมาณพันธะเชิงเส้น (Linear prediction coding : LPC) ซึ่งเป็นเทคนิคที่นิยมนำมาใช้ในการวิเคราะห์คุณสมบัติทางกายภาพของสัญญาณเสียงในสัตว์และใช้ในการแยกส่วนซ้ำซ้อนของสัญญาณเสียงออก โดยจะใช้คำสั่ง lpc และนำผลลัพธ์ที่ได้จากกระบวนการแปลงเวฟเล็ทมาใช้ในการคำนวณและวิเคราะห์สัญญาณเสียงที่ผ่านเข้ามาเพื่อหาสัมประสิทธิ์ตัวทํานายไปเปรียบเทียบกับสัญญาณจริง เพื่อจะนําค่าความผิดพลาดนั้นไปเขากระบวนการเข้ารหัสพร้อมๆ กับชุดสัมประสิทธิ์ที่ไดวิเคราะห์แล้วจึงทําการเข้ารหัสเพื่อส่งออกไป ผลลัพธ์ที่ได้คือค่าสัมประสิทธิ์การประมาณพันธะเชิงเส้น ที่ชุดข้อมูลมีลักษณะเป็นเมตริก ซึ่งจะนำไปใช้ในกระบวนการจัดหมวดหมู่ข้อมูลในลำดับต่อไป

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

3.5.2 analysis features (Feature Extraction)An analysis of the features of the audio signal is considered to be an important part in identifying the types of coughing in dogs. By using a key feature analysis method based on spectrum (Spectral Feature Based) over the estimated coefficient linear bond techniques (Linear prediction coding: LPC) which is a popular technique used to analyse the physical properties of an audio signal in animals and.ช้ใน redundant fragments of sound output by lpc command to use and apply the results from wave pallet, the conversion process used in the calculation and analysis of audio signal to pass through in order to find the predicted coefficient is compared with the actual signal. Error value to bring it to him along with the encoding process the batch analysis of the coefficient and then encoding to export to. The result is the estimated coefficient linear bond series has a metric, which is used in the classification process, the information in the following sequence.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

3.5.2 Analysis Feature (Feature Extraction)
analysis features of audio signals is essential to identify the type of cough in dogs. The method is used to analyze the key features on the spectrum (Spectral Based Feature) through technical coefficients to estimate the bond linear (Linear prediction coding: LPC), a popular technique used to analyze the physical properties of sound. in animals and is used to separate the overlapping of output. By lpc command and put the results of the wavelet transform used for the calculation and analysis of the audio coming through coefficients for the prediction compared with the actual signal. In order to bring the error to him that the encoding process simultaneously. With coefficients were analyzed and then sent out for the encryption. The result is a coefficient of linear bonds. The series is a metric. Which will be used to process classified information in the following order.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Analysis of the characteristics 3.5.2 (Feature Extraction).Analysis of the characteristics of the audio signal is important in identifying the type of cough in dogs. The method used to analyze the important characteristics on the basis of the spectrum (Spectral Based Feature) through the technical coefficient estimation, linear prediction (Linear prediction coding: LPC), which is a technique used in the analysis of the physical properties of the ringing signal animals and use to separate the overlapping of audio signals. It uses the LPC orders and results from the process of converting wavelets used in the calculation and analysis of sound signal through to find the coefficient of predictor of signals. To bring the error that he encoding process at the same time. With the series coefficients that analysed thus encrypted to export. The result is approximately linear prediction coefficients. The series features. Which will be used in the process of classification data in sequence.