tensorflow训练神经网络-提取MFCC特征

最新推荐文章于 2025-07-08 19:38:55 发布
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分类专栏： 语音信号处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/twj625593616/article/details/78856068
本文介绍了一个用于音频特征提取的Python库——python_speech_features。该库提供了便捷的方法来提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）及其一阶、二阶系数。文章提到了如何安装此库并通过示例代码展示了如何使用它进行音频信号处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://my.oschina.net/zzw922cn/blog/544398 这里原作者给出了怎么提取MFCC及其一阶二阶系数，代码也非常详细。

但是目前已经有python_speech_features这个模块了，

可以

pip install python_speech_features 安装
这个模块下面有mfcc,delta等特征提取方便了很多哦

tensorflow通过提取Mfcc特征+卷积神经网络来实现语音分类
信徒博客
01-16 1万+
对于商业需求，还有很多需要改进的地方，大家多交流 准备工作 一、python+pycharm+tensorflow的下载与安装以及配置 忠告：不要下载tensorflow2.0以上的版本，因为tensorflow1.0版本的很多方法tensorflow2.0都不用了，而且网上有关的资料都是tensorflow1.版本，tensorflow2.0的资料很少，你报错的话，百度出来的博客都是让你改...
AI实战：用 TensorFlow 识别数字 0-9
张偶的Blog
07-30 1019
本项目的目标是使用深度学习来检测数字 0-9 的语音。我们将利用深度学习技术，把语音文件转译为文本数据，例如把英语 three 的发音转译为文本 “three”。我们将使用 TensorFlow/Keras 来创建模型、训练模型，再使用测试数据评估它的性能。
C++ 实现 tensorflow mfcc
12-12
实现 tensorflow 中 mfcc获取 ，脱离tensorflow运行。 主要实现: 1) DecodeWav 2) AudioSpectrogram 3) Mfcc
TensorFlow1.14或TensorFlow2内部获取mfcc原理探索（matlab复现或python复现）
weixin_42189664的博客
08-07 822
MFCC概述 声音是因为物体振动而产生的声波，是可以被人或动物的听觉器官所感知的波动现象。声音有多种特性，比如音色、音调、响度、频率。人耳是能够通过这些特征区分出声音的种类，那么如何让机器去区别不同种类的声音呢？研究者通常采用梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient, 简称:MFCC）作为声学特征，让机器学会辨别声音。 梅尔（Mel）频率是由研究人员跟据人耳听觉机理提出，它与赫兹（Hz）频率成非线性对应关系。MFCC则利用两者之间的非线性关系，计算得到Hz频谱特
Conda虚拟环境创建与Python模块安装教程
最新发布
Sian543的博客
07-08 1764
Anaconda创建虚拟环境提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
mfcc特征提取，c++代码实现
11-08
通过波形文件数据，进行MFCC特征提取，做相关滤波、加窗、fft变换等，得到13维mfcc特征，若在13维基础上继续做一阶二阶差分可得到24维mfcc特征
C++中使用TensorFlow实现MFCC提取技术
weixin_34163588的博客
05-11 673
# 1.1 MFCC背景与意义MFCC（梅尔频率倒谱系数）是一种广泛应用于语音识别和音频处理领域的技术，它能够有效地提取音频信号的特征。通过将声音信号的频谱转换到梅尔刻度上，并应用离散余弦变换（DCT），MFCC能够生成紧凑的表示形式，从而降低后续处理的复杂度。## 1.2 MFCC技术的发展自20世纪80年代被提出以来，MFCC因其在语音识别中的高效性，一直是该领域的核心技术之一。随着时间的推移，MFCC经历了多次改进，如Rasta-PLP和MFCC的组合使用，进一步提升了对噪声的鲁棒性。
TensorFlow语音分类：提取Mfcc特征与卷积神经网络
资源摘要信息:"本文主要介绍了在使用tensorflow框架下，如何通过提取Mfcc特征和应用卷积神经网络(CNN)来进行语音分类任务。首先详细阐述了Mfcc特征提取的原理和步骤，然后解释了卷积神经网络在语音识别领域的优势...
Tensorflow卷积神经网络实例
12-24
CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，进行...
语音识别--基于MFCC和多层感知机的语音情感识别
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-07 1128
本实验学习使用库 librosa、soundfile 和 sklearn（以及其他） MLPClassifier 构建模型。通过本实验我们学习到了多层感知机实现语音分类的相关知识，需要掌握以下知识点： - 使用MFCC提取声音特征 - 使用sklearn创建多层感知机 - 模型的性能评价方法
tensorflow 2 实现 mfcc 获取
热门推荐
lebhoryi
05-13 1万+
原创: Lebhoryi@rt-thread.com 时间: 2020/05/11 结合 tf2 官网mfcc例程阅读本篇文档食用更佳 rfft 部分没有吃透，未来待补 文章目录0x00 前言概述0x01 读取语音源文件0x02 填充及分帧 & 加窗 & 快速傅里叶变换2.1 分帧 & 填充2.2 加窗2.3 傅里叶变换2.4 对spectrum 取绝对值 & 平方0x03 梅尔滤波3.1 构造梅尔滤波器组（每一帧抽取40个特征）3.2 计算梅尔滤波器的参数3.2.1..
语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别+matlab操作视频
06-07
1.领域：matlab，语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别 2.内容：语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别+matlab操作视频 3.用处：用于语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
用遗传算法实现语音识别--基于mfcc参数
01-24
用遗传算法实现语音识别--基于mfcc参数，包括语音信号的预处理,建模,和识别
基于Java实现CNN，并附MNIST和语音（MFCC特征）性别识别示例。
05-04
构建CNN LayerBuilder builder = new LayerBuilder(); builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(new Size(28, 28))); builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6, new Size(5, 5))); builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2))); builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12, new Size(5, 5))); builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2))); builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10)); CNN cnn = new CNN(builder, 50); 运行MNIST数据集 String fileName = "data/train.format"; Dataset dataset = Dataset.load(fileName, ",", 784); cnn.train(dataset, 100); Dataset testset = Dataset.load("data/test.format", ",", -1); cnn.predict(testset, "data/test.predict"); 计算精度可以达到97.8%。
基于深度学习和MFCC特征的脑卒中预测方法.pdf
08-19
基于深度学习和MFCC特征的脑卒中预测方法.pdf
基于MFCC特征提取和神经网络的语音信号识别算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
03-30 744
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的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。为了避免相邻两帧的变化过大，平缓过度，因此会让两相邻帧之间有一段重叠区域，此重叠区域包含了M个取样点，通常M的值约为N的1/2或1/3。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱。
mfcc提取
qq_40703471的博客
03-06 756
MFCC提取 提取MFCC的过程 预处理包括：预加重，分帧加窗等操作。 预加重： 平衡频谱，因为高频通常与较低频率相比具有较小的幅度 避免在傅里叶变换操作过程中出现数值问题 改善信号-噪声比 消除发声过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高频部分，也为了突出高频的共振峰， 分帧： 在大多数情况下，语音信号是非平稳的，对整个信号进行傅里叶变换是没有意义的，因此我们会随着时间的推移丢失信号的频率轮廓。 语音信号是短时平稳信号，因此我们在短时帧上进行傅里叶变换，通过连接相邻帧来获得信号
用深度学习进行语音识别为什么还要算mfcc？
q6q6q的专栏
10-27 564
其实语音识别业界也一致在尝试使用深度学习从原始音频当中提取特征去替代mfcc和mel fbank2011年多伦多大学就尝试过使用rbm从原始音频当中去学习特征；2016年google也尝试从原始音频中去学习特征; 其中google为了尽可能的保留原始音频的信息，模型的输入为复数信号的时频谱，其架构如下：其中最下方的输入x1(t), x2(t)分别表示音频信号经过傅里叶变换之后的实部和虚部，虚线框部...
语音识别特征—MFCC（实战篇）
Xwei1226的博客
04-27 2238
语音特征提取—MFCC(理论篇) 本文主要针对特征提取中核心代码提取进行说明，如果有不懂或者想进一步了解的大佬可以私聊作者， 本文为语音特征提取—MFCC实战部分，参考哥伦比亚大学语音识别代码进行提取，其具体流程如下： （1）分帧与加窗 ...
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