基于MFCC和MEL倒频系数的声纹识别算法及其MATLAB实现

于 2023-08-08 22:15:19 发布
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本文介绍了基于MFCC和MEL倒频系数的声纹识别算法，阐述了这两种特征提取方法的原理，并提供了MATLAB实现代码，探讨了在安全认证和语音助手领域的应用潜力。

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基于MFCC和MEL倒频系数的声纹识别算法及其MATLAB实现

声纹识别是一种通过人的语音特征来进行身份认证的技术。它利用个体特有的声学特征，如声带形态、共振峰等信息进行身份鉴别，具有高度可靠性和准确性。在声纹识别中，MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和MEL（Mel Frequency Cepstral Coefficients）倒频系数是两种常用的特征提取方法。本文将介绍基于MFCC和MEL倒频系数的声纹识别算法，并给出相应的MATLAB实现代码。

首先，我们需要明确MFCC和MEL倒频系数的概念和原理。MFCC是一种将频谱信息转换成特征向量的方法，它模拟了人耳对声音的感知机制。主要步骤包括预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换（FFT）、梅尔滤波器组和离散余弦变换（DCT）。MEL倒频系数是针对人耳对不同频率的响应不均匀性进行的处理，通过将线性频谱映射到梅尔刻度上，使得较高频率区域的分辨率降低，较低频率区域的分辨率提高。

接下来，我们给出基于MFCC和MEL倒频系数的声纹识别算法的MATLAB实现代码。

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【语音识别】基于MFCC和MEL倒频系数实现声纹识别附matlab代码
qq_59747472的博客
09-06 282
提出了以Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)和MEL倒频系数作为特征提取技术,以KNN作为分类器的语音识别方法,实验结果表明,对于容易混淆的英文单词,该方法语音识别准确率较高.​智能优化算法。
基于Matlab实现声纹识别系统
2301_79810943的博客
05-23 1018
一、项目背景与意义声纹识别，也称为说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的生物识别技术。随着科技的进步，声纹识别技术因其独特的优势和广泛的应用前景而受到越来越多的关注。本项目旨在利用Matlab平台，结合先进的声纹识别算法，实现一个高效、准确的声纹识别系统，为身份验证、安防监控等领域提供技术支持。二、项目目标算法研究：深入研究声纹识别算法，包括语音信号处理、特征提取、声纹建模、比对识别等关键技术环节。
使用 Matlab 进行倒谱分析：倒谱分析包括倒谱系数和倒频向量的计算。-matlab开发
06-01
目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了以下计算： 1) 单边实倒谱； 2) quefrency 向量。 为了说明函数的用法，给出了一个例子。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出。 该代码基于以下描述的理论： [1] D. Childers、D. Skinner、R. Kemerait。 “倒谱：处理指南”。 IEEE会议论文集。 65，第 10 期，1977 年 10 月，第 1428-1443 页。 [2] U. Zolzer。 DAFX：数字音频效果。 奇切斯特，约翰威利父子公司，2011 年。 [3] J. Benesty、M. Sondhi、Y. Huang。 Springer 语音处理手册。 柏林，斯普林格，2008 年。
[声纹识别]基于MFCC的声纹识别算法
qq_25888559的博客
10-17 4461
基于MFCC的声纹识别算法 Mel频率倒谱系数（melfrequency cepstral coefficients,MFCC)是声音的短期功率谱的表示，基于非线性频谱上的对数功率谱的线性余弦变换。在自动语音识别领域，MFCC是使用最广泛的特征之一，同时，它也广泛应用于声纹识别领域。MFCC特征提取过程,如图1所示。 图 1 MFCC特征提取过程 １）对原始语音进行预加重、分帧和加窗等预处理操作，得到短时信号ｘ(ｎ)； ２）对每一个短时信号ｘ(ｎ)进行快速傅里叶变换(FFT)得到...
MFCC声纹特征提取
qq_55041016的博客
05-16 6167
没错，就是你，发现了声音识别的机密！
【语音识别】基于matlab GUI声纹识别（带面板）【含Matlab源码 537期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-17 5719
声纹识别（带面板） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于MATLAB的声纹识别系统：MFCC特征提取与训练实现声音识别 声纹识别 基于MATLAB的声纹识别系统：通过MFCC特征提取与训练实现声音识别
最新发布
05-21
内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的声纹识别系统的实现过程。首先，通过MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取方法，将声音信号转换为特征向量。接着，利用机器学习算法对特征向量进行训练，从而建立声纹识别模型。...
matlab算法实现声纹识别，带界面
03-24
声纹识别是一种基于个人独特...总之，通过MATLAB实现的声纹识别系统，利用MFCC特征提取和适当的模型训练，可以在一定程度上实现对语音的准确识别。然而，为了提高系统的鲁棒性和泛化能力，还需深入研究和优化各个环节。
【声纹识别】MFCC梅尔频率倒谱系数学习笔记
sowhat
09-07 4357
简要说下流程 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理） 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱） 3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；（通过Mel频谱，将线形的自然频谱转换为体现人类听觉特性的Mel频谱） 4）在Mel频谱上面进行倒...
gmm_声纹识别_mfcc+GMM_特征提取_MFCC_声纹_
10-03
实现声纹识别的特征提取功能，利用mfcc实现
论文研究-语音信号特征提取中Mel倒谱系MFCC的改进算法.pdf
09-07
从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是声纹识别的关键。主要介绍语音信号特征提取方法中的Mel倒谱系数（Mel-Frequence Cepstral Coefficients，MFCC）的特点及其改进算法（3Q 1），分析给出了较详细的计算过程并通过实验比较了其和传统算法在语音识别系统中的差别。
频谱、倒谱介绍及matlab实现
weixin_42846157的博客
03-20 1万+
一、频谱 fft函数的区间 正频率区间的方式（fftshift） 采样频率 （区间图） 二、能量谱 傅里叶变换的平方 三、功率谱 1、能量谱/区间 2、自相关函数傅里叶变换 四、倒谱 1、定义： 2、过程：（图） 之所以在分析中用的不是能量谱，可能是因为二者之间差了^2，在后续的ln中变为系数2，关系不大。 倒谱：是实部求逆变换，也叫实倒谱，用于估计语音参数 复倒谱：与实倒谱相差一个因子，用于...
语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）
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zouxy09的专栏
06-23 22万+
语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09        这学期有《语音信号处理》这门课，快考试了，所以也要了解了解相关的知识点。呵呵，平时没怎么听课，现在只能抱佛脚了。顺便也总结总结，好让自己的知识架构清晰点，也和大家分享下。下面总结的是第四个知识点：MFCC。因为花的时间不多，所以可能会有不少说的不妥的地
声纹识别初学
u013452331的专栏
05-11 2670
最近开始关注声纹识别技术,发现国内做这个的确实没有几家,而且大多重点推声纹认证,用在公安司法金融领域,而我却关注文本无关的声纹识别,这里把我搜到的一点资料汇总在此. 发现njustzj001的专栏有两篇文章适合入门的我,贴下链接: 综述:  http://blog.youkuaiyun.com/xmu_jupiter/article/details/47209961 PLDA解释:  http://
深入理解MFCC（梅尔频率倒谱系数）
DEDSEC_Roger的博客
12-11 3万+
取得13个系数后，还会在时序上，对13个系数求一阶差分和二阶差分，二阶差分等价于对一阶差分求一阶差分。表示第n帧的13个系数，将一阶差分和二阶差分与原函数值拼接起来，得到39个系数。通常选取前12个系数，再拼接一个当前frame的能量，共13个。MFCC的输出可以表示为一个二维数组，shape为。越靠前的系数，包含越多的基频和共振峰的信息。，由于是二维数组，所以可以用热力图可视化。
MFCC理解
James_bobo的博客
09-26 8940
MFCC 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于...
Mel频率倒谱系数-MFCC
weixin_43142450的博客
10-06 3588
MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。 目的：模拟人耳对不同频率语音的感知 Mel频率和Hz频率的关系 人类对不同频率语音有不同的感知能力: 1kHz以下，与频率成线性关系。 1kHz以上，与频率成对数关系。 Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。 由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。因此，在应用中常常只使用低频MFCC，而丢弃中高频MFCC。 Fmel=2595lg(1+f/700) F_{mel}=
声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)
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声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC) 梅尔（Mel）频率分析 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低
基于MFCC和GMM的声纹识别特征提取技术
标题中的“gmm_声纹识别_mfcc+GMM_特征提取_MFCC_声纹”涉及到了声纹识别的关键技术和流程。要深入理解这些知识点，首先需要介绍声纹识别（Voiceprint Recognition）的基本概念。 声纹识别是生物识别技术的一种，它...
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