C++ 如何优化N个滤波器组向量？
我有40个三角形Mel间隔滤波器组向量，每个向量有257个元素 我想将它们与我的功率谱（使用20ms音频帧的FFT生成）结果相乘，然后将结果相加，这样我就可以得到mel间隔功率谱C++ 如何优化N个滤波器组向量？,c++,matrix,signal-processing,mfcc,C++,Matrix,Signal Processing,Mfcc,我有40个三角形Mel间隔滤波器组向量，每个向量有257个元素 我想将它们与我的功率谱（使用20ms音频帧的FFT生成）结果相乘，然后将结果相加，这样我就可以得到mel间隔功率谱 但问题是，如果有257个值，其中大多数值都为零，那就有点过头了。简单地说，我只能存储非零元素而不是整个257值，但我认为有一种更聪明的方法可以应用多个滤波器组，可能是使用矩阵乘法。我的推理正确吗？如果是，它是如何实现的？您的FFT也是257点，所以它是一个简单的元素乘法？过滤器组的大部分零可能位于边缘。如果您将第一个和
但问题是，如果有257个值，其中大多数值都为零，那就有点过头了。简单地说，我只能存储非零元素而不是整个257值，但我认为有一种更聪明的方法可以应用多个滤波器组，可能是使用矩阵乘法。我的推理正确吗？如果是，它是如何实现的？您的FFT也是257点，所以它是一个简单的元素乘法？过滤器组的大部分零可能位于边缘。如果您将第一个和最后一个非零元素的索引存储在每个过滤器库中，您可能会消除很多这些零，只需将切片存储在最小值和最大值之间
所以，要将FFT与滤波器组相乘，将所有低于最小值和高于最大值的FFT系数设置为零，并且只将最小值和最大值之间的切片相乘。这就是我所想的，只是认为有一种（更聪明的？）使用矩阵相乘的方法。大概（将帧存储在矩阵中并与滤波器组向量相乘？但直觉上第一种方法比矩阵相乘更快。矩阵相乘不太可能比不相乘更有效；）